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부경로를 이용한 ACS 탐색에서 수정된 지역갱신규칙을 이용한 최적해 탐색 기법
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  • 부경로를 이용한 ACS 탐색에서 수정된 지역갱신규칙을 이용한 최적해 탐색 기법
저자명
홍석미,이승관,Hong. SeokMi,Lee. Seung-Gwan
간행물명
디지털정책연구
권/호정보
2013년|11권 11호|pp.443-448 (6 pages)
발행정보
한국디지털정책학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

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.

기타언어초록

Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the total frequency of visits of the currently selected node in the previous iteration. I used the ACS algoritm using subpath for search. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.