그룹탐색최적화 (Group Search Optimizer, GSO) 방법은 동물의 행태를 모방하여 어려운 최적화 문제를 해결할 수 있고 또한, 연속함수, 고차함수, 멀티모달(multi-modal)함수 문제를 해결하는데 좋은 성과를 낼 수 있다고 알려졌다. 본 논문의 목적은 브로드캐스트 스케줄링문제 (Broadcast Scheduling Problem, BSP)가 어려운 NP-complete이기 때문에 GSO를 적용하여 BSP에 적합하도록 개발하고 발전시키는 것이다. 실험결과에 따르면, BSP 최적설계 시 본 논문에서 새롭게 제안하는 방법은 기존 방법과 비교했을 때 효율적이고 경쟁력이 있다. 특히, BSP 문제의 복잡도가 높아질수록 새롭게 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 성능이 우수한 것으로 분석되었다.
이 논문의 목적은 브로드캐스트 스케줄링문제 (Broadcast Scheduling Problem, BSP)가 어려운 NP-complete이기에 GSO를 적용해 BSP에 적합하도록 개발하고 발전시키는 것이다.