Travelling Salesman Problem을 위한 DNA 컴퓨팅의 코드 최적화

Code Optimization of DNA Computing for Travelling Salesman Problem

DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 이용하여 조합 최적화 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. 특히 TSP(Travelling Salesman Problem)는 간선에 대한 가중치 정보가 추가되어 있기 때문에 가중치를 DNA 염기 배열로 표현하기 위한 효율저인 방법들이 제시되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 정점과 간선을 효율적으로 생성하고 표현된 DNA 염기 배열의 간선에 실제간을 적용하여 가중치 정보를 계산하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. 실험에서 ACO를 TSP에 적용하여 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 초기 문제 표현에서 우수한 적합도 값을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.