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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
203 - 210 (8page)

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개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선을 고려한 탐색 방법을 제안하였다. 이 방법은 이전전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로에서의 중복 간선은 최적 경로로 구성될 가능성이 높다고 판단하고, 해당 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 최적 경로를 구성할 확률을 높이게 하였다. 그리고, 실험을 통해 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 주었다.
#개미 집단 시스템 #순회 외판원 문제 #최적화 #메타 휴리스틱 #Ant Colony System #Traveling Salesman Problem #Optimization #Meta Heuristic

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참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - 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 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 1997 / Ant Colonies for the Traveling Salesman Problem / BioSystems 43 : 73 ~ 81 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 2002 / Ant Colony Optimization / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6 (4) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Dorigo / 2005 / Ant colony optimization theory: A survey / Theoretical Computer Science 344 (2-3) : 243 ~ 278 google schola 5. [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

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