• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2343-2348
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• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.849-858
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• 2021

항공기 내 장비의 장착 위치 결정은 환경조건, 감항성, 정비성 등 고려해야 할 사항이 많아 정량적인 기준을 세우기 힘들다. 또한 장비의 숫자 증가에 따라 설계안은 기하급수적으로 늘어나기 때문에 제한된 일정 내에 검토하기 위하여 설계자의 경험에 많이 의존하여 설계가 진행되고 있다. 본 논문에서는 설계안을 비교할 수 있는 정량적인 기준을 만들기 위하여 장비의 위치에 따른 와이어링 하네스 길이 및 중량을 계산하는 방법과 유전 알고리즘을 이용하여 와이어링 하네스의 중량과 장비들의 CG를 최적화하는 방법을 제안하였다. 그리고 최적설계와 실제설계를 비교하여 최적화 결과가 유용함을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.57-78
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• 2005

차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.100-107
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• 2011

휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.