Ant Colony System(ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 이것은 greedy search뿐만 아니라 exploitation of positive feedback을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 전통적 전역갱신과 지역갱신 방법에 개미들이 방문한 각 간선에 대한 방문 횟수를 강화값으로 추가한 새로운 방법의 ACS를 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TCS 문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 ACS 방법을 비교 평가해, 최적해에 더 빨리 수렴함을 실험을 통해 알 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.55-64
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2023
The travelling salesman problem (TSP) is an important combinatorial optimization problem that is used in several engineering science branches and has drawn interest to several researchers and scientists. In this problem, a salesman from an arbitrary node, called the warehouse, starts moving and returns to the warehouse after visiting n clients, given that each client is visited only once. The objective in this problem is to find the route with the least cost to the salesman. In this study, a meta-based ant colony system algorithm (ACSA) is suggested to find solution to the TSP that does not use local pheromone update. This algorithm uses the global pheromone update and new heuristic information. Further, pheromone evaporation coefficients are used in search space of the problem as diversification. This modification allows the algorithm to escape local optimization points as much as possible. In addition, 3-opt local search is used as an intensification mechanism for more quality. The effectiveness of the suggested algorithm is assessed on a several standard problem instances. The results show the power of the suggested algorithm which could find quality solutions with a small gap, between obtained solution and optimal solution, of 1%. Additionally, the results in contrast with other algorithms show the appropriate quality of competitiveness of our proposed ACSA.
최근 네트워크에서 안정된 전송을 위해 광대역의 대역폭과 중복 링크를 사용함으로써 과도하게 에너지를 소비하고 전송효율을 떨어뜨리는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 트래픽 중복이 허용되는 네트워크에서 중복 트래픽을 제거함으로써 전송 링크의 수를 줄이고 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 알고리즘은 타부서치 알고리즘을 이용한 메타휴리스틱방식을 사용한다. 제안된 최적화 알고리즘은 중복되는 트래픽을 효율적으로 경로 설정할 수 있도록 이웃해 생성방식을 설계하여 전송에너지를 최소화한다. 제안된 최적화 알고리즘의 성능평가는 네트워크에서 발생하는 모든 트래픽을 전송하기 위해 사용되는 링크의 수와 소모되는 전송에너지 관점에서 수행되었다. 성능평가 결과에서 제안된 알고리즘이 이전에 제안된 다른 알고리즘에 비해 더 우수한 성능 결과가 나타남을 확인할 수 있었다.
메타 휴리스틱의 한 기법인 Ant System (AS) 알고리듬을 윤곽선 검출 문제에 적용하고 그 실험 결과를 보여준다. 윤곽선의 품질을 픽셀영역간 불일치 정도, 연속성, 두께 및 길이의 관점에서 규정지었다. 적합도 함수를 윤곽선 경로비용 최소화 문제로 전환하여 최적해를 탐색하였다. 예제 영상 실험결과 기존의 다른 기법에 비해, 영상의 질에 무관하게 상대적으로 신속하게 적은 메모리를 차지하는 즉, 최소량의 픽셀로 구성된 윤곽선을 검출할 수 있었다.
One of the applicable methods for the stabilization of soil walls is the nailing system which consists of tensile struts. The stability and safety of soil nail wall systems are influenced by the geometrical parameters of the nailing system. Generally, the determination of nailing parameters in order to achieve optimal performance of the nailing system for the safety of soil walls is defined in the framework of optimization problems. Also, according to the various uncertainty in the mechanical parameters of soil structures, it is necessary to evaluate the reliability of the system as a probabilistic problem. In this paper, the optimal design of the nailing system is carried out in deterministic and probabilistic cases using meta-heuristic and reliability-based design optimization methods. The colliding body optimization algorithm and first-order reliability method are used for optimization and reliability analysis problems, respectively. The objective function is defined based on the total cost of nails and safety factors and reliability index are selected as constraints. The mechanical properties of the nailing system are selected as design variables and the mechanical properties of the soil are selected as random variables. The results show that the reliability of the optimally designed soil nail system is very sensitive to uncertainty in soil mechanical parameters. Also, the design results are affected by uncertainties in soil mechanical parameters due to the values of safety factors. Reliability-based design optimization results show that a nailing system can be designed for the expected level of reliability and failure probability.
Relay coordination in power system is a complex problem and so far, meta-heuristic algorithms and other methods as an alternative approach may not properly deal with large scale relay coordination due to their huge time consuming computation. In some cases the relay coordination could be unachievable. As the urgency for a proper approach is essential, in this paper an innovative and simple relay coordination method is introduced that is able to be applied on optimization algorithms for relay protection coordination. The objective function equation of operating time of relays are divided into two separate functions with less constraints. As the analytical results show here, this equivalent method has a remarkable speed with high accuracy to coordinate directional relays. Two distribution systems including directional overcurrent relays are studied in DigSILENT software and the collected data are examined in MATLAB. The relay settings of this method are compared with particle swarm optimization and genetic algorithm. The analytical results show the correctness of this mathematical and practical approach. This fast coordination method has a proper velocity of convergence with low iteration that can be used in large scale systems in practice and also to provide a feasible solution for protection coordination in smart grids as online or offline protection coordination.
The main contribution of the present paper is to propose an intelligent fuzzy inference system approach for modeling the debonding strength of masonry elements retrofitted with Fiber Reinforced Polymer (FRP). To achieve this, the hybrid of meta-heuristic optimization methods and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is implemented. In this study, particle swarm optimization with passive congregation (PSOPC) and real coded genetic algorithm (RCGA) are used to determine the best parameters of ANFIS from which better bond strength models in terms of modeling accuracy can be generated. To evaluate the accuracy of the proposed PSOPC-ANFIS and RCGA-ANFIS approaches, the numerical results are compared based on a database from laboratory testing results of 109 sub-assemblages. The statistical evaluation results demonstrate that PSOPC-ANFIS in comparison with ANFIS-RCGA considerably enhances the accuracy of the ANFIS approach. Furthermore, the comparison between the proposed approaches and other soft computing methods indicate that the approaches can effectively predict the debonding strength and that their modeling results outperform those based on the other methods.
네트워크에서 전송지연을 줄이고 신뢰성을 높이기 위해 주로 고성능 및 고출력의 네트워크 장비를 사용하여 네트워크 품질을 보장하고 있다. 본 논문에서는 다수의 물리적 케이블로 이루어진 번들 링크를 가진 네트워크에서 트래픽 전송 시 소모되는 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식 중 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 각 트래픽에 대하여 소스 노드와 목적지 노드의 경로상에 있는 케이블을 최소로 선택하여 전송에너지가 최소화되도록 설계하였다. 제안된 최적화 알고리즘은 네트워크상의 모든 트래픽에 대하여 전송상에 사용되는 케이블의 수와 링크 효율 관점에서 성능평가가 수행되었으며, 성능평가 결과에서 이전에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.
이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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