Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2000.10a
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- Pages.321-324
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- 2000
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
An Effective Ant Colony System Optimization for Symmetric Traveling Salesman Problem
Symmetric Traveling Salesman Problem을 해결하기 위해 Ant Colony System에서의 효과적인 최적화 방법에 관한 연구
- Jung, Tae-Ung (Dept of Computer Engineering, Kyung-Hee University) ;
- Lee, Sung-Gwan (Dept of Computer Engineering, Kyung-Hee University) ;
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Jung, Tae-Chung
(Dept of Computer Engineering, Kyung-Hee University)
- Published : 2000.10.13
Abstract
조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)[3]과 Local Search Heuristic Algorithm[8]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로, 다수의 Ant들이 Tour들을 찾는 ACS(Ant Colony System) Algorithms[4][6][7]을 소개하고, ACS에서 Global Optima를 찾는 과정에서, 이미 이루어져 있는 Ant들의 Tour결과들을 서로 비교한다. Global Updating Rule에 의해 Global Best Tour 에 속해 있는 각 Ant Tour의 edge들을 update하는 ACS Algorithm에, 각 루프마다 Ant Tour들을 우성과 열성 인자들로 구분하고, 각각의 우성과 열성 인자들에 대해서 Global Updating Rule에 기반한 가중치를 적용(Weight Updating Rule)하므로서 기존의 ACS Algorithm보다 효율적으로 최적 해를 찾아내는 방법에 대해서 논하고자 한다.
Keywords