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할당 문제의 단순한 해법
AThe Simplified Solution for Assignment Problem

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제12권 제5호 (2012.10)바로가기
  • 페이지
    pp.141-151
  • 저자
    이상운
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A189364

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper suggests more simple algorithm than Hungarian algorithm for assignment problem. Hungarian algorithm selects minimum cost of row and column, and subtracts minimum cost from each cost. Then, performs until the number of minimum lines with 0 equals the number of rows. But, the proposed algorithm selects the minimum cost for each rows only. From the start point with over 2 to the target point with null selects in column, fixes the maximum opportunity cost that the difference of the cost of starting point and target point, and moves the cost less than opportunity cost th more than previous cost. For the 25 balance and 7 unbalance assignment problems, This algorithm gets the optimal solution same as Hungarian algorithm. This algorithm improves the time complexity O(n3) of Hungarian algorithm to O(n2), and do not performs the transformation process from unbalance to balance assignment in Hungarian algorithm. Therefore, this algorithm can be alter Hungarian algorithm in assignment problem.
한국어
본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하 였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포 함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선 택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비 용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음 으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용 하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복 잡도 O(n3) 를 O(n2)로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘 이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구와 연구 배경
 Ⅲ. 단순 할당 알고리즘
 Ⅳ. 알고리즘 적용성 평가
  1. 균형 할당 문제
  2. 불균형 할당 문제
  3. 알고리즘 성능 평가
 Ⅳ. 결론 및 향후 연구과제
 참고문헌

저자

  • 이상운 [ Sang-Un, Lee | 정회원, 강릉원주대학교 과학기술대학 멸티미디어공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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