• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.311-312
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• 2007

This paper proposes a new algorithm for path planning and obstacles avoidance using the ant colony optimization algorithm. The proposed algorithm is a new hybrid algorithm that composes of the ant colony algorithm method and the Maklink graph method. At first, we produce the path of a mobile robot a the static environment. And then we find midpoints of each path using the Maklink graph. Finally the ant colony optimization algorithm is adopted to get a shortest path. In this paper, we prove the performance of the proposed algorithm is better than that of the Dijkstra algorithm through simulation.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권1호
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• pp.175-182
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• 2011

고객의 요구에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기업들은 상대적으로 생산비용을 낮게 유지하면서 대량생산의 이점을 유지하고 동시에 고객의 요구사항을 만족시키기 위해, product family를 도입하고 가능하면 작은 변화를 통하여 제품의 다양성을 유지하고자 한다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것인데, 본 연구에서는 설계자들이 product family 재설계를 용이하게 하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위하여 본 연구에서는 ant colony 알고리즘과 product family의 공통성 평가지수를 이용하여 product family 재설계 방법론을 개발한다. 제안한 방법론은 복잡하고 반복적인 많은 계산과정을 가지고 있는 다른 방법과 달리 메타 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 인간의 간섭을 줄이고, 실험결과의 정확도, 반복성 및 강건성을 향상시킨다. 본 연구에서는 컴퓨터 마우스 제품군을 대상으로 제안한 방법의 타당성을 검증하였고, 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1208-1222
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• 2024

Music resources are characterized by quantization, diversification and complication. With the rapid increase of the demand for music resources, the storage of music resources is very large. In order to improve the retrieval effect of music resources, a massive music resources retrieval method based on ant colony algorithm is proposed to effectively use music resources. This paper constructs autocorrelation function to extract pitch feature of music resource, classifies the music resource information by calculating feature similarity. Using ant colony algorithm to correlate the feature of music resource, gain the result of correlative, locate the result of detection and get the result of multi-module. Simulation results show that the proposed method has high precision and recall, short retrieval time and can effectively retrieve massive music resources.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제2권1호
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• pp.40-50
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• 2008

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.193-199
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• 2005

휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화와 다양화의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 시스템은 최근에 제안된 조합 최적화문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 기법으로, 그리디 탐색과 긍정적 보상에 의한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존 개미집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화 전략과 다양화 전략으로 나누어진 엘리트 전략을 통해 집단간 긍정적 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 그리고, 이 제안된 엘리트 전략에 의한 다중 집단 상호작용 개미 모델을 순회판매원문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존 개미집단 시스템과 비교한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.165-172
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• 2011

본 논문에서는 생물학의 개미들이 학습을 통해 목표를 획득하는 방법을 응용한 Ant-Q 알고리즘(Ant Q learning System)[1]을 Gale-Shapley[2]알고리즘을 통해 제시되었던 안정된 결혼문제(SMP: Stable Marriage Problem)[3]의 새로운 해법을 찾기 위해 적용 하였다. SMP는 남성($m_i$)들과 여성($w_j$)들은 각자 자신이 좋아하는 이상형에 대한 선호도(PL: preference list)를 바탕으로 안정이면서도 최선의 짝을 찾는 것을 목표로 하고 있다. Gale-Shapley 알고리즘은 남성(혹은 여성) 위주로 안정적(stability)인 짝(Matching)을 성사시키므로 다양한 조건을 수용하지 못한다. 본 논문에 적용된 Ant-Q는 개미(Ant)의 페로몬을 활용한 학습인 ACS(Ant colony system)에 강화학습의 일종인 Q-학습[9]을 추가한 방법으로, SMP의 새로운 해법을 찾을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.751-756
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• 2003

개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권3호
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• pp.195-202
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• 2009

논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 뇌 자기공명 영상의 백질 및 회백질 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 확률적 조합 최적화에 적합한 알고리즘으로 알려진 개미 군집 최적화 알고리즘은 실제 개미들이 집에서 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성을 적용한 것이다. 논문에서 제안하는 방법은 개미가 먹이를 찾아가는 동안의 방법을 기억하는 습성처럼 영상에서 원하는 픽셀을 찾아갈 수 있다는 것이다. 원하는 픽셀을 찾은 개미들은 페로몬을 픽셀에 축적하게 되는데 이 페로몬은 이후에 지나가는 개미들이 다음 경로를 선택할 때 영향을 준다. 그리고 각각의 반복단계에서 상태전이 법칙에 따라 영상의 위치를 바꿔가면서 최종 목적지에 도달하게 되며, 마지막으로 페로몬 분포의 분석을 통해 영상에서 분할 된 결과를 얻는다. 제안한 알고리즘을 기존의 임계치 기반의 분할 알고리즘인 Otsu 방법, 메타휴리스틱 계열의 대표적인 방법인 유전자알고리즘, 퍼지방법, 원래의 개미 군집 최적화 알고리즘등과 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법이 뇌의 특정 영역을 더 정확하게 분할함을 알 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.129-140
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• 2008

In this paper, we propose a novel ant colony optimization (ACO)-based test scheduling method for testing network-on-chip (NoC)-based systems-on-chip (SoCs), on the assumption that the test platform, including specific methods and configurations such as test packet routing, generation, and absorption, is installed. The ACO metaheuristic model, inspired by the ant's foraging behavior, can autonomously find better results by exploring more solution space. The proposed method efficiently combines the rectangle packing method with ACO and improves the scheduling results by dynamically choosing the test-access-mechanism widths for cores and changing the testing orders. The power dissipation and variable test clock mode are also considered. Experimental results using ITC'02 benchmark circuits show that the proposed algorithm can efficiently reduce overall test time. Moreover, the computation time of the algorithm is less than a few seconds in most cases.

• 한국경영과학회지
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• 제34권1호
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• pp.153-165
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• 2009

This paper apollos an ant colony system (ACS) for the vehicle routing problem with time window (VRPTW). The VRPTW is a generalization of the VRP where the service of a customer can begin within the time windows defined by the earliest and latest times when the customer will permit the start of service. The ACS has been applied effectively in geographical environment such as TSP or VRP by meta-heuristic that imitate an ant's biologic special duality in route construction, 3 saving based ACS (SB-ACS) is introduced and its solution is improved by local search. Through iterative precesses, the SB-ACS is shown to drive the best solution. The algorithm has been tested on 56 Solomon benchmarking problems and compared to the best-known solutions on literature. Experimental results shows that SB-ACS algorithm could obtain food solution in total travel distance minimization.