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본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결 정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대 가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.

This paper defines a multi-selection knapsack problem and presents an algorithm for seeking its optimal solution. Multi-selection means that all members of the particular group be selected or excluded. Our branch-and-bound algorithm introduces a simplex containing the feasible region of the original problem to exploit the fact that the most tightly underestimating function on the simplex is linear. In bounding operation, the subproblem defined over the candidate simplex is minimized. During the branching process the candidate simplex is splitted into two one-less dimensional subsimplices by being projected onto two hyperplanes. The approach of this paper can be applied to solving the global minimization problems under various types of the knapsack constraints.

Knapsack 암호체계는 NP-Complete 인 Knapsack 문제에 기초한 공개키 암호체계이다. 이러한 암호체계의 안정성에 관하여서는 그동안 많은 논란이 있어 왔다. 쉬운 Knapsack 문제를 모듈라연산으로 숨기는 거의 모든Knapsack 암호체계가 계속하여 개발되어 왔다.특히 Bose-Chowla 정리에 근거하여 모듈라 연산을 사용하지 않는 Chor_Rivest knapsack 암호체계는 기존의 모든 암호분석 방법에 대하여 안전한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Knapsack 문제를 정수계획법 문제로 변환하고 이를 이완하여 해를 구함으로써 Knapsack 문제의 부분해를 구할 수 있음을 보인다. 이는 일반적인 Knapsack 암호체계는 구현상의 효율성이 제고된 안전한 Knapsack 공개키 암호체계를 제시하고자 한다.

Knapsack public-key cryptosystems are based on the knapsack problem which is NP-complete. aii of the knapsack problem, are known to be insecure. However, the Chor and Rivest knapsack cryptosystem based on arithmetic in finite field is secure against all known cryptosystem based on arithmetic in a finite field is secure against all known cryptanalytic attacks. We suggest a new msthod of attack on knapsack cryptosystem which is based on the relaxation of a quadratic 0-1 integer optimization problem. We show that under certain condirions some bits of the solution of knapsack problem can be determined by using persistency property of linear relaxation. Also we propose a new Chor-Rivest system, this new cryptosystem reduces the number of calculation of discrete logarithms which are necessary for the implemention in a multi-user system.

In modern logistics, the effective use of the vehicle volume and loading capacity will reduce the logistic cost. Many heuristic algorithms can solve this knapsack problem, but lots of these algorithms have a drawback, that is, they often fall into locally optimal solutions. A fusion optimization method based on simulated annealing algorithm (SA) and binary particle swarm optimization algorithm (BPSO) is proposed in the paper. We establish a logistics knapsack model of the fusion optimization algorithm. Then, a new model of express logistics simulation system is used for comparing three algorithms. The experiment verifies the effectiveness of the algorithm proposed in this paper. The experimental results show that the use of BPSO-SA algorithm can improve the utilization rate and the load rate of logistics distribution vehicles. So, the number of vehicles used for distribution and the average driving distance will be reduced. The purposes of the logistics knapsack problem optimization are achieved.

고도의 정보화 사회에서 데이터의 내용변경, 중요한 데이터의 불법적인 유출, 순 서 변경 그리고 미확인 송신자와 수신자등에 의하여 항상 위협을 받음으로써 데이터의 안전성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 통신의 안전을 위한 다변수 Knapsack 암호시스템을 제안하였다. 이 시스템은 기존의 Knapsack 암호시스템보다도 간단하면서 높은 안전성을 갖는다. 그리고 제안된 암호 시스템은 초증가벡터의 각 요소를 변형하 여 다변수 다항식으로 표현한 것을 암호벡터로 구성한다. 암호문의 복호는 비밀의 정 수와 초증가벡터를 사용하면 평문의 구해진다. 따라서 이 암호의 안전성은 비밀의 정 수를 다변수 다항식으로 나타내는 암호벡터에 대입할 때 암호벡터가 초증가벡터로 되 는 근을 구하는 것의 어려움에 근거하고 있다. 제안된 다변수 Knapsack 암호시스템의 타당성이 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증되었다.

In the high information societies, the requirement of encryption security is increasing so as to protect information from the threat of attacks by illegal changes of data, illegal leakage of data, disorder of data sequences and the unauthorized sender and an unauthorized receiver etc. In this paper, multivariable knapsack crytosystem is proposed for security of computer communication. This system is securer and simpler than the conventional knapsack cryptosystems. And, proposed cryptosystem composed what represented each element of superincreasing vector with multivar able polynomial after transforming it of ciphervector. For the deciphering of ciphertext, the plaintext is determined by using the integers of secret and the superincreasing vector of secret key. Thus, the stability of this cryptosystem is based on the difficulty of obtaining the root that ciphervector becomes the superincreasing vector, in substituting the integers of secret for ciphervector to represent with the miltivariable polynomial. The propriety of proposed multivariable knapsack cryptosystem was proved through computer simulation.

이 논문에서는 고정된 개수를 가진 bin들을 이용하여 실행 복잡도가 p(n).2o() 인 알고리즘을 제시한다, 여기서 x는 ⑤n개의 객체들에 대한 리스트의 길이에 대한 총 비트 수를 나타낸다. 이러한 방법은 수치적 크기나 비중의 합 의 리스트를 이용하는 여러 가지 최적화 알고리즘이나 결정 문제등에 적용할 수 있다. 이 논문에서 제시한 알고리즘은 의사-다항식(pseudo-polynomial) 시간을 갖는 NP-Complete의 많은 문제들을 결정적인 서브-지수 시간에 해결할 수 있은 가능성을 제시한다. 여기서 제시한 알고리즘을 이용하여 생명공학의 유전자 분석에 적용하려고 한다.

We investigate p(n).2o() algorithm for 0/1 knapsack problem where x is the total bit length of a list of sizes of n objects. The algorithm is adaptable of method that achieves a similar complexity for the partition and Subset Sum problem. The method can be applied to other optimization or decision problem based on a list of numerics sizes or weights. 0/1 knapsack problem can be used to solve NP-Complete Problems with pseudo-polynomial time algorithm. We try to apply this technique to bio-informatics problem which has pseudo-polynomial time complexity.

In this paper we studied a set of knapsack problems involving the notion of dimensions, demands and multiple choice constraints. Specifically, we defined a new problem called the multiple demand multidimensional multiple choice knapsack problem and we showed it as a generalization of other related problems. Moreover, we presented a set of transformations between the different integer linear programs of the studied problems. Using these transformations, we showed that any algorithm able to solve the generalized problem can definitely solve its related problems. Then, we tested the new integer linear programs on different sets of benchmarks using the commercial software Cplex 9.0 . Computational results highlighted the ability of the generated formulations to produce a reasonable CPU time value compared with the original ones.

With the popularity of sensor networks, solving the knapsack problem has become important in selecting the best combination of sensor nodes. Many methods have been proposed to solve the Knapsack problem, but few of them have used the genetic algorithm, especially in unbounded Knapsack problems. In this paper, we use the genetic algorithm to solve the unbounded Knapsack problem. We combine an elite strategy and a self adapting system into the genetic algorithm. Using the elite strategy overcomes the problem of the slow convergence rate of the general genetic algorithm. The elite strategy retains good chromosomes and ensures that they are not eliminated through the mechanism of crossover and mutation, ensuring that the features of the offspring chromosomes are at least as good as their parents. The system automatically adapts the number of the initial population of chromosomes and the number of runs to be executed in the genetic algorithm. It will obtain the best value from the chromosomes of each run executed, and retain the values in an elite group. The optimal value is then taken from the elite group and adopted as the real solution. Experimental results have shown that our method rapidly discovers the best solution of the problem.

To further enhance the distribution uniformity and extensiveness of the solution sets and to ensure effective convergence of the solution sets to the Pareto front, we proposed a MOEA approach based on a clustering mechanism. We named this approach improved multi-objective evolutionary algorithm (LMOEA). This algorithm uses a clustering technology to compute and maintain the distribution and diversity of the solution sets. A fuzzy C-means clustering algorithm is used for clustering individuals. Finally, the LMOEA is applied to solve the classical multi-objective knapsack problems. The algorithm performance was evaluated using convergence and diversity indicators. The proposed algorithm achieved significant improvements in terms of algorithm convergence and population diversity compared with the classical NSGA-II and the MOEA/D.

최근 국내외에서는 기존 인간의 통신 패러다임에서 사물(Thing)이 통신의 주체로 참여하는 사물인터넷(loT/M2M)의 시대가 본격화 되고 있다. 자동차, 냉장고, 자전거, 심지어 신발까지, 정보의 생성과 통신 기능이 탑재되면서 새로운 IT 기반의 융합서비스를 창출하고 있다[1]. 따라서 그 쓰임새와 활용도가 각종 분야로 점점 넓어지고 있으며, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하게 되면서 사물마다 전송되는 정보들의 수도 증가하고 있다. 각 그룹별로 나누어진 단말로부터 전송하는 각각의 데이터가 이동통신망을 이용하는데 있어 트래픽이 한계 상황에 도달하게 된다면 M2M 통신의 서비스 처리를 원활하게 하지 못하는 상황이 발생 할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어 오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.

Recently, at Home and abroad, Internet of Things era things(Thing) is participating as a subject of communication in human communication paradigm of existing (lot/M2M) is in full swing. Automobile, refrigerator, bicycle, until shoes, and communication functions generation of information is installed and has created a fusion of new service IT infrastructure. Its use and application are broadening to various areas and the number of devices used for it is increasing to increase the number of information transmitted for each object. When the traffic reaches its limit while each set of data is transmitted from the devices divided into each group through the mobile network, M2M communications service might not be processed smoothly. This study used the Knapsack Problem algorithm to create a virtual simulator for a smooth M2M service when the mobile network used for the M2M communications reaches its limit. The virtual simulator applies smooth processing of services from the M2M communications that should be processed first to other subsequent services when data comes to each group of devices. As the M2M technology develops to make many objects more compact in size, it would help with smoother processing of M2M services for the mobile network with fast-increasing traffic.

사물지능통신(Machine to Machine, M2M) 기술이 부각됨에 따라, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하고 있다. 따라서 다수의 단말로부터 전송하는 데이터가 이동통신 네트워크를 이용함에 있어 트래픽이 한계상황에 도달하여 원활하지 못한 통신망 운용을 초래할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.

최근 국내 이동통신사들의 차세대 성장 동력으로 사물지능통신 (Machine to Machine, M2M)이 주목받고 있다. 따라서 그 쓰임새와 활용도가 각종 분야로 점점 넓어지고 있으며, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하게 되면서 사물마다 전송되는 정보들의 수도 증가하고 있다. 각 그룹별로 나누어진 단말로부터 전송하는 각각의 데이터가 이동통신망을 이용하는데 있어 트래픽이 한계상황에 도달하게 된다면 M2M 통신의 서비스 처리를 원활하게 하지 못하는 상황이 발생 할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.

Many people today are interested in Machine to Machine (M2M) as the new-generation growth engine of mobile communications service providers in Korea. Its use and application are broadening to various areas and the number of devices used for it is increasing to increase the number of information transmitted for each object. When the traffic reaches its limit while each set of data is transmitted from the devices divided into each group through the mobile network, M2M communications service might not be processed smoothly. This study used the Knapsack Problem algorithm to create a virtual simulator for a smooth M2M service when the mobile network used for the M2M communications reaches its limit. The virtual simulator applies smooth processing of services from the M2M communications that should be processed first to other subsequent services when data comes to each group of devices. As the M2M technology develops to make many objects more compact in size, it would help with smoother processing of M2M services for the mobile network with fast-increasing traffic.

본 논문은 개선된 트랩도어 배낭 알고리즘을 응용하여 암호화 과정을 설계하고 복호화하는데 필요 한 알고리즘을 제시한다. 제시된 논문은 복잡한 암호화 과정을 탈피하면서 보안성 및 효율성을 향상 시킬 수 있도록 설계되었다. 이 알고리즘은 암호화 환경에서 요구하는 기밀성, 무결성, 인증 및 부인 방지와 같은 보안 요구 사항을 만족하기 위하여 설계되고 안전성 품질 서비스를 제공하기 위해서는 보안 분석을 하였다.

In this paper, we propose the Cryptosystem algorithm with modified Trapdoor Knapsack. The algorithm processes the system model in encryption and decryption algorithms. The model is simple processing routines that suits plaintext for avoiding the complex model. The optimization is achieved for performing the encryption and decryption system involving simple process. The model is designed for achieving security and efficiency. The suggested model performance of the algorithm is estimated in terms of the security services management of plaintext and ciphertext messages. In this paper, we analyze security services.

구동에 필요한 다수의 Virtual Machine을 물리적 서버 안에 Consolidation하게 구성하면, 물리적 서버의 개수를 최소화시켜 에너지 소모를 줄일 수 있다. 이 논문에서는, 하드웨어 요구량에 따른 Virtual Machine Consolidation과 시간 패턴에 따른 Virtual Machine Consolidation을 Energy Saving 관점으로 비교하고, 에너지 효율적인 Virtual Machine Consolidation 알고리즘을 제안한다.

현재까지의 보안 라우팅 프로토콜은 유무선에 관계 없이 페이로드 부분은 암호화가 되더라도 패킷 헤더의 내용이 평문 형태로 무방비하게 노출되며 라우팅 경로가 안전하게 보장되더라도 악의적인 노드에게 경로가 알려지는 것을 차단 할 수 없다. 또한 유선 환경과는 달리 Ad-hoc 네트워크와 같은 무선 상황에서는 전파의 전방향성 때문에 송수신 범위 내에 있는 노드들이 평문 형태의 라우팅 정보 및 송수신 노드의 정보를 수집하는 것을 방지 할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 은닉 라우팅 프로토콜은 한쌍의 노드가 비대칭키 암호화 알고리즘을 통해 공유한 초증가 수열을 통해 송수신 노드를 은닉하면서도 정당한 수신 노드만 자신이 수신 노드임을 알 수 있는 기법을 제공함으로서 악의적인 노드가 라우팅 경로에 대한 정보를 수집하는 것을 원천적으로 차단한다.

We perform a computational study on 0-1 knapsack problems generated under explicit correlation induction. A total of 2000 100-variable test problems are solved. We use two solution methods: (1) a well known heuristic and (2) a representative branch and bound type algorithm. Two different performance measures are considered: (1) the number of nodes needed to find an optimal solution and (2) the relative error of the heuristic solution. We also examine the effect of different joint probability mass functions (pmfs) for the coefficient values on the performance of the solution procedure.

In this paper, we explore a new class of cutting planes by extending the concept of fractional S-K (S-K) cuts. This class of cuts is derived by applying a suitable surrogate constraint analysis that incorporates a special multiplier adjustment method to the generalized Gomory's fractional cut. We present computational results to provide insights into the performance of these cuts in comparison with other well known classes of cuts.

The 0-1 knapsack processor performing dynamic programming is designed and implemented on a programmable logic device. Three types of a processor, each with different behavioral models, are presented, and the operation of a processor of each type is verified with an instance of the 0-1 knapsack problem.

Robust knapsack problem appears when dealing with data uncertainty on the knapsack constraint. This note presents a generalization of the cover inequality for the problem with its lifting procedure. Specifically, we show that the lifting can be done in a polynomial time as in the usual knapsack problem. The results can serve as a building block in devising an efficient branch-and-cut algorithm for the general robust (0, 1) IP problem.

We consider 0-1 mixed integer knapsack problems. They turn out to be no more difficult to solve than the corresponding 0-1 pure integer knapsack problems with efficient pseudopolynomial time algorithm.