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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 438 - 443 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.5.438
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경로 분산 최소화 군집 알고리즘이란 동일 군집 내 최단 경로를 구하고, 군집 간의 경로 분산을 최소화하는 문제다. 예를 들어 배달 서비스 산업에서 각 배달원들이 여러 지점을 방문하여야 한다고 할 때, 이들에게 작업을 균등하게 배분하기 위해서는 배달원마다 경로 분산을 최소화하는 군집을 구성하는 것이 필요하다. 이러한 제안은 실제 상황에서 작업이 공평하게 분배되어야 한다는 요구사항을 반영하고, 최적 경로를 통해 효율적인 배송 및 운송 계획을 수립할 수 있다. 제안된 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 군집화 알고리즘보다 더 낮은 최단 경로 분산을 가짐을 확인했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모형
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Ameera Jaradat, Bara’ah Matalkeh, and Waed Diabat, “Solving Traveling Salesman Problem using Firefly algorithm and K-means Clustering,” IEEE Jordan International Joint Conference on Eletrical Engineering and Information Technology, pp. 586-589. 2019.
Won-Jun Choi and Im Y. Jung, “An efficient bundle delivery using K-clustering and FoodDelivery-RouteExploration,” Korea Software Congress, vol. 49, no. 2, pp. 1745-1747, 2022.
Soyeon Yang and Yujin Lim, “Optimization with Genetic Algorithms for Food Delivery Dispatch,” Korea Information Processing Society, vol. 29, no. 2, pp. 347-349, 2022.
Richard A. Johnson and Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, pp. 586-601, 1992.
Frank Nielsen, Introduction to HPC with MPI for Data Science, Springer, pp. 195-211, 2016.
Won-Jun Choi and Im Y. Jung, “An efficient bundle delivery using K-clustering and FoodDelivery-RouteExploration,” Korea Software Congress, vol. 49, no. 2, pp. 1745-1747, 2022.
Soyeon Yang and Yujin Lim, “Optimization with Genetic Algorithms for Food Delivery Dispatch,” Korea Information Processing Society, vol. 29, no. 2, pp. 347-349, 2022.
Richard A. Johnson and Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, pp. 586-601, 1992.
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