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황인재 ( In Jae Hwang ) 충북대학교 과학교육연구소 2005 과학교육연구논총 Vol.21 No.2
본 논문에서는 신경망 모델중 하나인 볼츠만 머신을 이용하여 파일 이동문제의 해를 제공한다. 파일이동문제는 분산처리 시스템에서 서비스 요청빈도에 따라 파일을 재배치하는 문제로 정확한 해를 구하려면 지나치게 많은 계산을 요하는 전형적인 문제로 알려져 있다. 신경망은 그 자체가 대규모의 병렬성을 가지고 있으므로 이러한 문제에 대한 해를 적절한 시간내에 제공해줄 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 주어진 파일이동문제를 볼츠만머신에 매핑하여 볼츠만머신의 목적함수와 파일이동문제의 목적함수가 비례하도록 신경망 연결 강도를 조절하였다. 컴퓨터 모의실험을 통한 해의 정확도 검증도 함께 시행하였다.
조합적 최적화 문제를 위한 네 가지 반복적 알고리즘의 비교 분석
황인재 ( In Jae Hwang ) 충북대학교 과학교육연구소 2010 과학교육연구논총 Vol.25 No.2
There are several different ways to cope with combinatorial optimiaztion problems that were proven to be NP-hard. When the size of the given problem is small enough to apply exhaustive search, finding an optimal solution is feasible. If this is not the case, heuristic algorithms are developed to find near optimal solutions. Most of the heuristic algorithms are problem specific, and they are easy to fall into a trap. There are also probabilistic algorithms that asymptotically converge to an optimal solution, while general enough to be applied to most of the problems. In this paper, we review four such algorithms, and perform experiments to observe their performance on three different combinatorial optimization problems.
메쉬 멀티프로세서 분할을 위한 효율적인 이차원 Packing 알고리즘
황인재(Injae Hwang) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.23 No.9
이차원 packing 문제는 태스크 스케줄링이나 stock-cutting 문제의 해를 구하기 위하여 오랜동안 연구되었다. 본 논문에서는 메쉬 멀티프로세서를 분할하는데 사용될 수 있는 이차원 Packing 문제를 정의하고 하나의 잘 알려진 문제를 귀착시킴으로써 문제의 NP-hardness를 증명한다. 이차원 packing 문제의 난해성으로 인하여 최적의 해를 찾는 것은 계산상 불가능하다. 본 논문에서는 TP-heuristic 이라 불리우는 효율적인 packing 알고리즘을 제안하고 grid 구조를 갖는 m개의 태스크가 주어졌을 때 주어진 메쉬 멀티프로세서를 m개의 서브메쉬로 분할하는데 사용될 수 있음을 보여준다. 각 태스크에 할당되는 서브메쉬는 packing 결과를 이용하여 결정된다. 이를 위하여 uniform scaling 과 non-uniform scaling 이라 불리는 두 가 지의 다른 방법이 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 메쉬 분할 알고리즘의 정확성을 측정하기 위하여 실험을 행하였고 그 결과를 수록하였다. Two-dimensional packing problems have been studied for many years to solve problems such as task scheduling and stock cutting. In this paper, we define a two-dimensional packing problem which can be used for partitioning mesh multiprocessors, and prove its NP-hardness by reducing a well known problem. Due to the intractability of the problem, finding an optimal solution is computationally infeasible. We propose an efficient heuristic packing algorithm called TP-heuristic, and show how it can be used to partition a given mesh into m submeshes when m tasks with grid structures are given. Allocating a submesh to each task is achieved using the results of packing. We use two different methods called uniform scaling and non-uniform scaling. Experiments were carried out to test the accuracy of solutions provided by our partitioning algorithm.