The ant colony optimization (ACO) is a probabilistic Meta-heuristic algorithm which has been developed in recent years. Originally ACO was used for solving the well-known Traveling Salesperson Problem. More recently, ACO has been used to solve many difficult problems. In this paper, we develop an ant colony optimization method to solve the maximum independent set problem, which is known to be NP-hard. In this paper, we suggest a new method for local information of ACO. Parameters of the ACO algorithm are tuned by evolutionary operations which have been used in forecasting and time series analysis. To show the performance of the ACO algorithm, the set of instances from discrete mathematics and computer science (DIMACS)benchmark graphs are tested, and computational results are compared with a previously developed ACO algorithm and other heuristic algorithms.
This paper describes new optimization strategy that offers significant improvements in performance over existing methods for geometry design of frame structures. In this study, an imperialist competitive algorithm (ICA) and ant colony optimization (ACO) are combined to reach to an efficient algorithm, called Imperialist Competitive Ant Colony Optimization (ICACO). The ICACO applies the ICA for global optimization and the ACO for local search. The results of optimal geometry for three benchmark examples of frame structures, demonstrate the effectiveness and robustness of the new method presented in this work. The results indicate that the new technique has a powerful search strategies due to the modifications made in search module of ICACO. Higher rate of convergence is the superiority of the presented algorithm in comparison with the conventional mathematical methods and non hybrid heuristic methods such as ICA and particle swarm optimization (PSO).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1208-1222
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2024
Music resources are characterized by quantization, diversification and complication. With the rapid increase of the demand for music resources, the storage of music resources is very large. In order to improve the retrieval effect of music resources, a massive music resources retrieval method based on ant colony algorithm is proposed to effectively use music resources. This paper constructs autocorrelation function to extract pitch feature of music resource, classifies the music resource information by calculating feature similarity. Using ant colony algorithm to correlate the feature of music resource, gain the result of correlative, locate the result of detection and get the result of multi-module. Simulation results show that the proposed method has high precision and recall, short retrieval time and can effectively retrieve massive music resources.
Connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system is an important topic in redundancy design of the complex system reliability and it's maintenance policy. Previous studies applied Monte Carlo simulation and genetic, simulated annealing algorithms to tackle the difficulty of maintenance policy problem. These algorithms suggested most suitable maintenance cycle to optimize maintenance pattern of connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system. However, genetic algorithm is required long execution time relatively and simulated annealing has improved computational time but rather poor solutions. In this paper, we propose the ant colony optimization approach for connected-(r,s)-out of-(m,n) : F system that determines maintenance cycle and minimum unit cost. Computational results prove that ant colony optimization algorithm is superior to genetic algorithm, simulated annealing and tabu search in both execution time and quality of solution.
The undirected Steiner tree problem in graphs is known to be NP-hard. The objective of this problem is to find a shortest tree containing a subset of nodes, called terminal nodes. This paper proposes a method based on a two-step procedure to solve this problem efficiently. In the first step. graph reduction rules eliminate useless nodes and edges which do not contribute to make an optimal solution. In the second step, a max-min ant colony optimization combined with Prim's algorithm is developed to solve the reduced problem. The proposed algorithm is tested in the sets of standard test problems. The results show that the algorithm efficiently presents very correct solutions to the benchmark problems.
The ant colony optimization (ACO) is a metaheuristic inspired by the behavior of real ants. Recently, ACO has been widely used to solve the difficult combinatorial optimization problems. In this paper, we propose an ACO algorithm to solve the two disjoint paths problem with dual link cost structure (TDPDCP). We propose a dual pheromone structure and a procedure for solution construction which is appropriate for the TDPDCP. Computational comparisons with the state-of-the-arts algorithms are also provided.
The Steiner arborescence problem is known to be NP-hard. The objective of this problem is to find a minimal Steiner tree which starts from a designated node and spans all given terminal nodes. This paper proposes a method based on a two-step procedure to solve this problem efficiently. In the first step, graph reduction rules eliminate useless nodes and arcs which do not contribute to make an optimal solution. In the second step. ant colony algorithm with use of Prim's algorithm is used to solve the Steiner arborescence problem in the reduced graph. The proposed method based on a two-step procedure is tested in the five test problems. The results show that this method finds the optimal solutions to the tested problems within 50 seconds. The algorithm can be applied to undirected Steiner tree problems with minor changes. 18 problems taken from Beasley are used to compare the performances of the proposed algorithm and Singh et al.'s algorithm. The results show that the proposed algorithm generates better solutions than the algorithm compared.
논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 뇌 자기공명 영상의 백질 및 회백질 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 확률적 조합 최적화에 적합한 알고리즘으로 알려진 개미 군집 최적화 알고리즘은 실제 개미들이 집에서 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성을 적용한 것이다. 논문에서 제안하는 방법은 개미가 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성처럼 영상에서 원하는 픽셀을 찾아갈 수 있다는 것이다. 원하는 픽셀을 찾은 개미들은 페로몬을 픽셀에 축적하게 되는데 이 페로몬은 이후에 지나가는 개미들이 다음 경로를 선택할 때 영향을 준다. 그리고 각각의 반복단계에서 상태전이 법칙에 따라 영상의 위치를 바꿔가면서 최종 목적지에 도달하게 되며, 마지막으로 페로몬 분포의 분석을 통해 영상에서 분할 된 결과를 얻는다. 제안한 알고리즘을 기존의 임계치 기반의 분할 알고리즘인 Otsu 방법, 메타휴리스틱 계열의 대표적인 방법인 유전자알고리즘, 퍼지방법, 원래의 개미 군집 최적화 알고리즘등과 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법이 뇌의 특정 영역을 더 정확하게 분할함을 알 수 있었다.
The ant colony optimization (ACO) algorithm is a classical metaheuristic optimization algorithm. However, the conventional ACO was liable to trap in the local minimum and has an inherent slow rate of convergence. In this work, we propose a novel combinatorial ACO algorithm (CG-ACO) to alleviate these limitations. The genetic algorithm and the cloud model were embedded into the ACO to find better initial solutions and the optimal parameters. In the experiment section, we compared CG-ACO with the state-of-the-art methods and discussed the parameter stability of CG-ACO. The experiment results showed that the CG-ACO achieved better performance than ACOR, simple genetic algorithm (SGA), CQPSO and CAFSA and was more likely to reach the global optimal solution.
This paper apollos an ant colony system (ACS) for the vehicle routing problem with time window (VRPTW). The VRPTW is a generalization of the VRP where the service of a customer can begin within the time windows defined by the earliest and latest times when the customer will permit the start of service. The ACS has been applied effectively in geographical environment such as TSP or VRP by meta-heuristic that imitate an ant's biologic special duality in route construction, 3 saving based ACS (SB-ACS) is introduced and its solution is improved by local search. Through iterative precesses, the SB-ACS is shown to drive the best solution. The algorithm has been tested on 56 Solomon benchmarking problems and compared to the best-known solutions on literature. Experimental results shows that SB-ACS algorithm could obtain food solution in total travel distance minimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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