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클러스터 타당성 평가기준을 이용한 최적의 클러스터 수 결정을 위한 고속 탐색 알고리즘
이상욱(Sang-Wook Lee) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.9
클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다. A fast and efficient search algorithm to determine an optimal number of clusters in clustering algorithms is presented. The method is based on cluster validity index which is a measure for clustering optimality. As the clustering procedure progresses and reaches an optimal cluster configuration, the cluster validity index is expected to be minimized or maximized. In this paper, a fast non-exhaustive search method for finding the optimal number of clusters is designed and shown to work well in clustering. The proposed algorithm is implemented with the k-mean++ algorithm as underlying clustering techniques using CB and PBM as a cluster validity index. Experimental results show that the proposed method provides the computation time efficiency without loss of accuracy on several artificial and real-life data sets.
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물류 센터 위치 선정 및 대리점 할당 모형에 대한 휴리스틱 해법
석상문(Sang-Moon Soak),이상욱(Sang-Wook Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.9
시설물 입지 선정 문제(FLP)는 전통적인 최적화 문제중에 하나이다. FLP에 공급제약과 하나의 고객은 하나의 시설물에서만 제품을 공급받을 수 있다는 제약을 추가하면 단일 시설물 공급제약을 가지는 시설물 위치 설정 문제(SSFLP)가 된다. SSFLP는 NP-hard 문제로 알려져 있으며 진화 알고리즘과 같은 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 해결하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 SSFLP를 위한 효율적인 진화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 적응형 링크 조절 진화 알고리즘과 3가지 휴리스틱 해 개선 방법을 조합하여 고안되었다. 제안하는 알고리즘을 벤치마크 문제에 적용하여 다른 알고리즘과 성능을 비교분석해 본 결과, 제안하는 알고리즘은 중간 크기의 문제에서 대부분 최적해를 찾았으며 큰 문제에서도 안정된 결과를 보여주었다. The facility location problem is one of the traditional optimization problems. In this paper, we deal with the single source capacitated facility location problem (SSCFLP) and it is known as an NP-hard problem. Thus, it seems to be natural to use a heuristic approach such as evolutionary algorithms for solving the SSCFLP. This paper introduces a new efficient evolutionary algorithm for the SSCFLP. The proposed algorithm is devised by incorporating a general adaptive link adjustment evolutionary algorithm and three heuristic local search methods. Finally we compare the proposed algorithm with the previous algorithms and show the proposed algorithm finds optimum solutions at almost all middle size test instances and very stable solutions at larger size test instances.
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