Concepts de base
본 연구는 정규 분포를 따르는 무작위 변수와 시간에 따라 변화하는 배낭 용량을 가진 동적 기회 제약 배낭 문제(DCCKP)를 해결하기 위해 3-목적 진화 접근법의 성능을 평가한다. 이 문제 정식화를 통해 임의의 신뢰 수준에 대한 최적 솔루션을 한 번에 계산할 수 있다.
Résumé
본 연구는 DCCKP를 해결하기 위해 3-목적 진화 접근법을 제안한다. 이 접근법은 기존의 2-목적 접근법과 비교되며, 다음과 같은 주요 내용을 포함한다:
- 3-목적 접근법은 이윤, 기대 중량, 중량 분산을 동시에 최적화한다. 이를 통해 임의의 신뢰 수준에 대한 최적 솔루션을 한 번에 계산할 수 있다.
- 2-목적 접근법은 특정 신뢰 수준에 대해서만 최적화를 수행한다.
- 실험 결과, 3-목적 접근법이 동적 변화 빈도가 높고 항목 가중치의 분산이 큰 경우에 2-목적 접근법보다 우수한 성능을 보였다.
- 3-목적 접근법은 임의의 신뢰 수준에 대한 최적 솔루션을 한 번에 제공할 수 있어 실용적이다.
Stats
배낭 용량 변화 범위 r=500일 때, 300개 항목 bsc 문제의 부분 오프라인 오차는 1-10^-2 신뢰 수준에서 약 200이다.
배낭 용량 변화 범위 r=2000일 때, 1000개 항목 uncorr 문제의 부분 오프라인 오차는 1-10^-2 신뢰 수준에서 약 100,000이다.
배낭 용량 변화 빈도 ν=100일 때, 500개 항목 bsc 문제의 부분 오프라인 오차는 1-10^-2 신뢰 수준에서 약 150,000이다.
Citations
"본 연구는 정규 분포를 따르는 무작위 변수와 시간에 따라 변화하는 배낭 용량을 가진 동적 기회 제약 배낭 문제(DCCKP)를 해결하기 위해 3-목적 진화 접근법의 성능을 평가한다."
"3-목적 접근법은 이윤, 기대 중량, 중량 분산을 동시에 최적화한다. 이를 통해 임의의 신뢰 수준에 대한 최적 솔루션을 한 번에 계산할 수 있다."
"실험 결과, 3-목적 접근법이 동적 변화 빈도가 높고 항목 가중치의 분산이 큰 경우에 2-목적 접근법보다 우수한 성능을 보였다."