정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제를 위한 수정된 평균장 어닐링 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
A Modified Mean Field Annealing Algorithm for Combinatorial Optimization Problems with Continuous State Space |
| 저자(Author) |
권오준
이원돈
방승양
Oh-Jun Kwon
Won-Don Lee
Sung-Yang Bang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 08 PP. 1129 ~ 1136 (1998. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 기존의 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 수정한 새로운 알고리즘을 제안한다. 평균장 어닐링 알고리즘은 각 노드들에 가해지는 시스템의 평균장을 사용하여 상태 천이를 전개하기 때문에 확률적 랜덤 과정을 사용하는 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘보다 일반적으로 주어진 온도에서 훨씬 빨리 평형점에 도달하는 것으로 보고되고 있다. 하지만 기존의 평균장 어닐링 알고리즘은 이진 상태 공간을 갖는 문제에만 국한되어 적용되는 단점이 있다. 제안된 새로운 MFA 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 이 실험에서 제안된 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 비교하여 동일한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 약 7배 정도의 빠른 결과를 보여 주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper we present a new modified mean field annealing(MFA) algorithm to support combinatorial optimization problems with continuous real-valued states In general it have been reported that the MFA algorithm can attain to equilibrium much faster than the stochastic simulated annealing(SSA) algorithm in a given temperature. This is because MFA relaxes to an equilibrium state by using the mean field of a system while the SSA algorithm uses probabilistic random process. The conventional MFA algorithm, however, can only support combinatorial optimization problems with binary states. We applied the proposed algorithm to the construction of D-optimal designs for simple regression models with a bounded continuous state space. The experimental results showed that the proposed algorithm is about 7 times faster than the SSA algorithm while they have the same quality of solutions.
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