DNA Computing Adopting DNA coding Method to solve Traveling Salesman Problem

DNA computing has been using to solve TSP (Traveling Salesman Problems). However, when the typical DNA computing is applied to TSP, it can`t efficiently express vertices and weights of between vertices. In this paper, we proposed ACO (Algorithm for Code Optimization) that applies DNA coding method to DNA computing to efficiently express vertices and weights of between vertices for TSP. We applied ACO to TSP and as a result ACO could express DNA codes which have variable lengths and weights of between vertices more efficiently than Adleman`s DNA computing algorithm could. In addition, compared to Adleman`s DNA computing algorithm, ACO could reduce search time and biological error rate by 50% and could search for a shortest path in a short time.

Traveling Salesman Problem을 해결하기 위한 DNA 코딩 방법을 적용한 DNA 컴퓨팅

Traveling Salesman Problem(TSP)을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을, TSP에 적용하였을 때, 정점과 정점사이의 가중치를 효율적으로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 TSP의 정점과 정점 사이의 가중치를 효율적으로 표현하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 TSP에 적용하였고, 그 결과 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘보다 가변길이의 DNA 코드와 간선의 가중치를 효율적으로 표현할 수 있었다. 또한 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50% 정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 최단경로를 탐색할 수 있었다.