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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 443 - 448 (6page)
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개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.
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참고문헌 (9)
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B. Freisleben / 1996 / Genetic local search algorithm for solving symmetric and asymmetric traveling salesman problems / Proceedings of IEEE International Conference of Evolutionary Computation, IEEE-EC 96 :616~621
M. Dorigo / 1996 / The Ant System:Optimization by a colony of cooperating agents / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B 26(1):1~13
L. M. Gambardella / 1997 / Ant Colony System: A Cooperative Learning approach to the Traveling Salesman Problem / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1):53~66
M. Dorigo / 2002 / Ant Colony Optimization / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6(4)
M. Dorigo / 2005 / Ant colony optimization theory: A survey / Theoretical Computer Science 344(2-3):243~278
M. Dorigo / 1996 / The Ant System:Optimization by a colony of cooperating agents / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B 26(1):1~13
L. M. Gambardella / 1997 / Ant Colony System: A Cooperative Learning approach to the Traveling Salesman Problem / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1):53~66
M. Dorigo / 2002 / Ant Colony Optimization / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6(4)
M. Dorigo / 2005 / Ant colony optimization theory: A survey / Theoretical Computer Science 344(2-3):243~278
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