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무기 목표물 배정 문제의 최대 치사인원 선택 알고리즘
Maximum Kill Selection Algorithm for Weapon Target Assignment (WTA) Problem 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.2, 2019년, pp.221 - 227  

이상운 (강릉원주대학교 과학기술대학 멀티미디어공학과)

초록
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무기 목표물 배정 문제는 지금까지 다항시간 알고리즘이 제안되지 않는 NP-hard 문제로 알려져 왔다. 그럼에도 불구하고, 본 문제에 대해 가능한 모든 경우수를 검증하는 Brute-Force 법이나 분기한정법으로 최적 해를 구하거나 유전자 알고리즘, 입자군 최적화 등의 인공지능 방법으로 근사 해를 구하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 단지 무기의 총 대수 k, 무기 종류 수 m, 목표물 개수 n에 대해 O(mn)을 k회 수행하는 O(kmn) 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Brute-Force 법에 비해 수행횟수를 최소화 시킬 뿐 아니라 최적해도 구하는 장점을 갖고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

It has long been known that weapon target assignment (WTA) problem is NP-hard. Nonetheless, an exact solution can be found using Brute-Force or branch-and bound method which utilize approximation. Many heuristic algorithms, genetic algorithm particle swarm optimization, etc., have been proposed whic...

주제어

#Weapon Target Assignment   #Kill (Destroying) Probability   #Survival Probability   #Optimization  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 본 논문은 치사 인원수 m×n 행렬을 총 무기 대수 k회 수행하면서 단지 최대 치사 인원수를 갖는 무기-목표물 쌍을 배정하는 방식을 적용하여 최적 해를 찾을 수 있는 수행 복잡도 O(kmm)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다.

대상 데이터

  • 본 논문에서는 지상의 고정된 목표물에 한정된 알고리즘을 대상으로 하였다. 그러나 공중과 해상의 움직이는 목표물 또는 목표물 개수가 랜덤하게 설정된 경우에 대해서는 동적인 적응 알고리즘(adaptive algorithm)이 필수적으로 요구될 수 있다.
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참고문헌 (12)

  1. Wikipedia, "Weapon Target Assignment Problem," http://en.wikipedia.org/wiki/Weapon_target_assignment_problem, Wikimedia Foundation Inc., 2019. 

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  12. S. P. Lloyd and H. S. Witsenhausen, "Weapons Allocation is NP-complete," In Proceedings of the 1986 Summer Conference on Simulation, Reno, NV, pp. 1054-1058, 1986. 

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