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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승관 (경희대학교) 최진혁 (경희대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
100 - 107 (8page)

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휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
#개미 집단 시스템 #개미 집단 최적화 #순회 외판원 문제 #최적화 #휴리스틱 #강화 #다양화 #Ant Colony System #Ant Colony Optimozation #Traveling Salesman Problem #Optimization #Heuristic #Intensification #Diversification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 다양화전략과 강화전략을 혼합한 탐색 방법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - L. M. Gambardella / 1997 / Ant Colony System: A Cooperative Learning approach to the Traveling Salesman Problem / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 10 (1) : 53 ~ 66 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 2002 / Ant Colony Optimization / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6 (4) google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 2005 / Ant colony optimization theory: A survey / Theoretical Computer Science 344 (2) : 243 ~ 278 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 2006 / Ant Colony Optimization - Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique / IEEE Computational Intelligence Magazine 1 (4) : 28 ~ 39 google schola 5. [인터넷자원] - / / http://elib.zib.de/pub/Packages/mp-testdata/tsp/tsplib/tsplib.html google schola

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