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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 523 - 530 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2018.28.5.523
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복잡도가 높은 대규모 네트워크에서 경로를 산출하는 것은 네트웍의 복잡도가 증가함에 따라 지수적인 알고리즘 복잡도를 요구하는 대표적인 NP-Complete 문제로서, 노드 수가 많을 경우 대부분의 알고리즘이 성능이 저하되는 이슈를 보여준다. 이러한 이슈를 보완하기 위하여 본 연구에서의 기존의 개미 군집화 알고리즘을 보완하여, 새로운 개미 군집화 알고리즘인 다방향 병렬 개미 군집화 알고리즘을 제안한다. 일반적인 개미 군집화 알고리즘은 시작점에서 출구를 찾는 단일 출발 방식을 지향하는 하는 반면, 제시된 알고리즘은 다수의 지점에서 동시에 경로를 산출하며, 각 반복횟수 동안 출발지점을 효율적으로 업데이트 하는 기법을 제시한다. 이를 위해 세부적인 알고리즘 및 페로몬 업데이트, 탐색 노드의 업데이트 방법을 기술한다. 제시된 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 미로형태의 수치제어 실험 및 이에 대한 분석을 기존 개미 군집화 알고리즘과 비교하여 분석하여 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 개미 군집 최적화 관련 연구
3. 다방향 병렬 개미 군집화 (MACO
4. 구현 및 실험 결과 분석
5. 결론 및 향후 발전방향
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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