• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.131-137
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• 2007

최근 유무선 네트워크의 라우팅과 부하 분산에 대한 간단하지만, 효과적인 방법으로 개미 집단 최적화 가 주목받고 있다. 그러나 정체(stagnation) 효과 때문에 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크에 적용하는 것이 어려워서, 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크의 라우팅 성능을 개선하는데 적용하고자 하는 연구는 적었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화에 기반한 에너지 효율적인 경로 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 개미 집단 최적화를 라우팅 알고리즘에 적용하는 것 외에, 정체 효과를 감소시키는 방식을 도입하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안된 알고리즘은 무선 센서 네트워크의 멀티 홉 평면 라우팅 프로토콜에서 유명한 Direct Diffusion에 비해서 데이터 전송 지연과 에너지 효율 면에서 뛰어남을 보여주었다. 더욱이 개미 집단 최적화를 무선 센서네트워크에 단순히 도입한 방식에 비해서도 정체 효과를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.13-21
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• 2017

Airline schedules are highly dependent on various factors of uncertainties such as unfavorable weather conditions, mechanical problems, natural disaster, airport congestion, and strikes. If the schedules are not properly managed to cope with such disturbances, the operational cost and performance are severely affected by the delays, cancelations, and so forth. This is described as a disruption. When the disruption occurs, the airline requires the feasible recovery plan returning to the normal operations in a timely manner so as to minimize the cost and impact of disruptions. In this research, an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm with re-timing strategy is developed to solve the recovery problem for both aircraft and passenger. The problem consists of creating new aircraft routes and passenger itineraries to produce a feasible schedule during a recovery period. The suggested algorithm is based on an existing ACO algorithm that aims to reflect all the downstream effects by considering the passenger recovery cost as a part of the objective function value. This algorithm is complemented by re-timing strategy to effectively manage the disrupted passengers by allowing delays even on some of undisrupted flights. The delays no more than 15 minutes are accepted, which does not influence on the on-time performance of the airlines. The suggested method is tested on the real data sets from 2009 ROADEF Challenge, and the computational results are compared with the existing ones on the same data sets. The method generates the solution for most of problem set in 10 minutes, and the result generated by re-timing strategy is discussed for its impact.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.282-284
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• 2001

This paper presents an efficient algorithm for the loss minimization in distribution systems. Ant colony algorithm is suitable for combinatorial optimization problem as network reconfiguration because it use the long term memory, called pheromone, and heuristic information with the property of the problem. The proposed methodology with some adoptions have been applied to improve the computation time and convergence property. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using 32-bus system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.862-866
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• 2003

조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.704-710
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• 2017

본 연구팀은 프레스 공정의 협소공간에서 작업이 가능한 6자유도 로봇을 개발하고 있으며, 본 논문은 개발된 로봇의 작업 시간을 최소화하기 위한 작업 시퀀스 최적화 방법을 제안하였다. 우선 6 자유도 로봇의 기구학을 모델링하고 작업 시간 예측 방법을 기술하였다. 그리고 작업 시퀀스 최적화를 위하여 수학적 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 개미 집단 시스템(ant colony system), 시뮬레이트 어니일링(simulated annealing), 유전자 알고리즘(genetic algorithm)의 세 가지 최적화 방법을 적용하고 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 유전자 알고리즘이 가장 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었으며, 계산 속도 측면에서도 가장 빨리 최적값에 수렴하였다. 또한, 개미집단시스템과 시뮬레이티드 어니일링의 경우 여러 파라미터 값들의 설정에 따라 수렴된 최적값의 편차가 비교적 큰 것에 비하여, 유전자 알고리즘은 파라미터 값에 상관없이 안정적으로 근사 최적값을 찾을 수 있었다. 마지막으로, 로봇의 작업시퀀스 최적화 방법을 시각적으로 검증하기 위하여 Mathworks 사의 Matlab과 Coppelia Robotics 사의 V-REP (virtual robot experimentation platform)를 사용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권4호
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• pp.117-123
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• 2008

본 논문에서는 규칙적인 형태의 NoC 중 mesh 구조를 기반으로 한 어플리케이션 코어 매핑 알고리즘 연구 내용을 소개한다. 제안된 알고리즘은 ant colony optimization(ACO) 기법을 이용하여 주어진 SoC 내장 코어 및 NoC 특성 정보를 대상으로 가장 효과적인 코어 배치 결과를 도출한다. 설계 목적으로 사용된 네트워크 지연 시간 측정을 위해 평균 흡수 계산 결과를 이용하였으며 제한 조건으로는 NoC 대역폭을 기준으로 하였다. 12개의 코어로 구성되는 실제 기능 블럭을 대상으로 실험한 결과 계산 시간이나 매핑 결과 모두 우수함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2326-2345
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• 2016

For the compression of color images, a common bitmap usually is generated to replace the three individual bitmaps that originate from block truncation coding (BTC) of the R, G and B channels. However, common bitmaps generated by some traditional schemes are not the best possible because they do not consider the minimized distortion of the entire color image. In this paper, we propose a near-optimized common bitmap scheme for BTC using Binary Ant Colony Optimization (BACO), producing a BACO-BTC scheme. First, the color image is compressed by the BTC algorithm to get three individual bitmaps, and three pairs of quantization values for the R, G, and B channels. Second, a near-optimized common bitmap is generated with minimized distortion of the entire color image based on the idea of BACO. Finally, the color image is reconstructed easily by the corresponding quantization values according to the common bitmap. The experimental results confirmed that reconstructed image of the proposed scheme has better visual quality and less computational complexity than the referenced schemes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.342-352
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• 2021

Multicast Routings is a big challenge due to limitations such as node power and bandwidth Mobile Ad-hoc Network (MANET). The path to be chosen from the source to the destination node requires protocols. Multicast protocols support group-oriented operations in a bandwidth-efficient way. While several protocols for multi-cast MANETs have been evolved, security remains a challenging problem. Consequently, MANET is required for high quality of service measures (QoS) such infrastructure and application to be identified. The goal of a MANETs QoS-aware protocol is to discover more optimal pathways between the network source/destination nodes and hence the QoS demands. It works by employing the optimization method to pick the route path with the emphasis on several QoS metrics. In this paper safe routing is guaranteed using the Secured Multicast Routing offered in MANET by utilizing the Ant Colony Optimization (ACO) technique to integrate the QOS-conscious route setup into the route selection. This implies that only the data transmission may select the way to meet the QoS limitations from source to destination. Furthermore, the track reliability is considered when selecting the best path between the source and destination nodes. For the optimization of the best path and its performance, the optimized algorithm called the micro artificial bee colony approach is chosen about the probabilistic ant routing technique.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.352-358
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• 2022

In this paper, we study the relationship between infection rates of covid 19 and the precautionary measures and strict protocols taken by Saudi Arabia to combat the spread of the coronavirus disease and minimize the number of infected people. Based on the infection rates and the timetable of precautionary measures, the best framework of precautionary measures was identified by applying the traveling salesman problem (TSP) that relies on ant colony optimization (ACO) algorithms. The proposed algorithm was applied to daily infected cases data in Saudi Arabia during three periods of precautionary measures: partial curfew, whole curfew, and gatherings penalties. The results showed the partial curfew and the whole curfew for some cities have the minimum total cases over other precautionary measures. The gatherings penalties had no real effect in reducing infected cases as the other two precautionary measures. Therefore, in future similar circumstances, we recommend first applying the partial curfew and the whole curfew for some cities, and not considering the gatherings penalties as an effective precautionary measure. We also recommend re-study the application of the grouping penalty, to identify the reasons behind the lack of its effectiveness in reducing the number of infected cases.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.