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.
Background: As a reform plan of health care system, Accountable Care Organization (ACO) has became an object of attention in the United States after Patient Protection and Affordable Care Act was enacted. ACO is a group of various health care providers and provide coordinated care to its assigned beneficiaries. If ACOs improve the quality level and reduce the cost of care, they can get financial incentives. Under the discussion for a quite long time and demonstration projects, ACO has been established. We aimed to analysis and discuss the history, policy mechanism, contents, status and outcomes of ACO. Also, we intended to suggest political implication Korean health care system with regard to ACO. Methods: We searched the articles related ACO in PubMed and selected several available papers about ACO. Total 56 studies were reviewed and categorized three parts; demonstration projects for formation of ACO, policy mechanism and agenda, empirical results of ACO performance. Results: As a result, establishment of ACO was successful partly in the US. It seems to be due to various project and pilot test for verification in the long time. The empirical effect of ACO was also identified in a few study but it needs more evidences to judge its positive effect. Conclusion: In Korea, there are arguments for the application of ACO. However it is difficult to implement a ACO by different political conditions between Korean and US. Nevertheless ACO proposed us the necessity of paradigm shift in our health policy and could be significant to national policy orientation in the future.
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.
The problem of assigning customers to satellite channels is a difficult combinatorial optimization problem and is NP-complete. For this combinatorial optimization problem, standard optimization methods take a large computation time and so genetic algorithms (GA) and ant colony optimization (ACO) can be used to obtain the best and/or optimal assignment of customers to satellite channels. In this paper, we present a comparative study of GA and ACO to this problem. Various issues related to genetic algorithms approach to this problem, such as solution representation, selection methods, genetic operators and repair of invalid solutions are presented. We also discuss an ACO for this problem. In ACO methodology, three strategies, ACO with only ranking, ACO with only max-min ant system (MMAS), and ACO with both ranking and MMAS, are considered. A comparison of these two approaches (i,e., GA and ACO) with the standard optimization method is presented to show the advantages of these approaches in terms of computation time.
Sokhoeun Heng;Sung Ho Lee;Jin Woo Bae;Young Hoon Choi;Dong Hyun Yoo;Kang Min Kim;Won-Sang Cho;Hyun-Seung Kang;Jeong Eun Kim
Journal of Cerebrovascular and Endovascular Neurosurgery
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제25권3호
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pp.267-274
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2023
Objective: Several particular morphological factors that contribute to the hemodynamics of the anterior communicating artery (ACoA) have been documented, but no study has investigated the role of the degree of anterior cerebral artery (ACA) rotation on the presence of ACoA aneurysms (ACoAAs). Methods: A retrospective study of an institutional aneurysm database was performed; patients with ruptured or nonruptured ACoAAs were selected. Two sex- and age-matched control groups were identified: control Group A (nonaneurysms) and control Group B (middle cerebral artery aneurysms). Measurements of ACA rotation degree were obtained by using a three-dimensional imaging tool. Results: From 2015 to 2020, 315 patients were identified: 105 in the ACoAA group, 105 in control Group A, and 105 in control Group B. The average age at the time of presentation was 64 years, and 52.4% were female. The ACA rotation degree of the ACoAA group was significantly higher than that of control Group A (p <0.01). The A1 ratio and the A1A2 ratio of the ACoAA group were greater than those of control Group A (p <0.01 and p <0.01, respectively). The ACA rotation degree correlated insignificantly with aneurysm size in ACoAA patients (p=0.78). The ACA rotation degree in the ACoAA group was also insignificantly different from that in control B (p=0.11). Conclusions: The degree of ACA rotation was greater in the ACoAA group than in the nonaneurysm group, and it may serve as an imaging marker for ACoAA.
There is a considerable number of individuals who exhibit features of both asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), defined as asthma-COPD overlap (ACO). Many studies have reported that these patients have a greater burden of symptoms, including cough and dyspnea, and experience more exacerbations and hospitalizations than those with non-ACO COPD or asthma. Although diagnostic criteria for ACO have not yet been clearly established, their clinical significance remains to be determined. As interest in ACO grows, related studies have been conducted in South Korea as well. The present review summarizes ACO-related studies in South Korea to better understand Korean ACO patients and guide further research. Several cohort studies of asthma and COPD and population-based studies for ACO were reviewed and the key results from demographics, clinical features, lung function, biomarkers, treatment, and prognosis were summarized.
MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.
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.
사과는 에틸렌에 의해 호흡량이 일시적으로 상승하는 호흡급등형 과실이다. 에틸렌 발생은 세포벽분해효소 활성화와 세포벽 연화를 진행시켜 사과의 상품성과 저장성을 떨어뜨리는 원인이 된다. 사과의 에틸렌 생합성 과정에는 Md-ACS1 및 Md-ACO1 유전자가 연관되어 있으며, 두 유전자는 과실의 에틸렌 발생량과 경도에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 사과 국내육성 28품종의 Md-ACS1 및 Md-ACO1 대립유전자형을 분석하고, 'Fuji(FJ)', 'RubyS(RS)', 'Hongro(HR)', 'Arisoo(AS)', 'Summer King(SK)', 'Greenball(GB)', 'Golden Supreme(GS)'을 대상으로 수확 후 25일까지의 에틸렌 발생량 및 상온저장($20^{\circ}C$) 20일 동안의 경도 연화율을 조사하였다. 그 결과, 낮은 에틸렌 발생량과 관련 된 대립유전자(favorable alleles0(FA)) ACS1-2, ACO1-1이 많을수록 에틸렌 발생량과 경도 연화율이 낮은 경향을 보였다. GS은 ACS1-1/1, ACO1-1/2(FA 1)으로 모든 품종 중 가장 높은 에틸렌 발생 수치와 경도 연화율를 보였다. SK와 GB은 ACS1-1/2, ACO1-1/2(FA 2)으로 ACS1-2/2, ACO1-1/2(FA 3)인 HR와 AS 보다는 높고 GS 보다 낮은 에틸렌 발생량과 경도 연화율을 보였다. ACS1-2/2, ACO1-1/1(FA 4)인 FJ는 RS를 제외한 모든 품종 중에 에틸렌 발생량과 경도 연화율이 가장 낮았다. 본 실험의 결과 Md-ACS1 및 Md-ACO1 대립유전자형과 사과의 에틸렌 발생량 및 경도 연화율은 상관성이 있는 것으로 확인되었다. 따라서, Md-ACS1 및 Md-ACO1 분자표지를 사과 국내육성품종의 저장성 예측과 육종 효율 향상을 위한 Marker-assisted selection에 활용할 수 있을 것으로 생각 된다.
Park, Chan Ho;Roh, Jeehee;Youn, Ji-Hyun;Son, Seung-Hyun;Park, Ji Hye;Kim, Soon Young;Kim, Tae-Wuk;Kim, Seong-Ki
Molecules and Cells
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제41권10호
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pp.923-932
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2018
Ethylene regulates numerous aspects of plant growth and development. Multiple external and internal factors coordinate ethylene production in plant tissues. Transcriptional and post-translational regulations of ACC synthases (ACSs), which are key enzymes mediating a rate-limiting step in ethylene biosynthesis have been well characterized. However, the regulation and physiological roles of ACC oxidases (ACOs) that catalyze the final step of ethylene biosynthesis are largely unknown in Arabidopsis. Here, we show that Arabidopsis ACO1 exhibits a tissue-specific expression pattern that is regulated by multiple signals, and plays roles in the lateral root development in Arabidopsis. Histochemical analysis of the ACO1 promoter indicated that ACO1 expression was largely modulated by light and plant hormones in a tissue-specific manner. We demonstrated that point mutations in two E-box motifs on the ACO1 promoter reduce the light-regulated expression patterns of ACO1. The aco1-1 mutant showed reduced ethylene production in root tips compared to wild-type. In addition, aco1-1 displayed altered lateral root formation. Our results suggest that Arabidopsis ACO1 integrates various signals into the ethylene biosynthesis that is required for ACO1's intrinsic roles in root physiology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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