Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the total frequency of visits of the currently selected node in the previous iteration. I used the ACS algoritm using subpath for search. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.
Ant Colony System (ACS) applied to the traveling salesman problem (TSP) has demonstrated a good performance on the small TSP. However, in case of the large TSP. ACS does not yield the optimum solution. In order to overcome the drawback of the An for the large TSP, the present study employs the idea of subpath to give more irormation to ants by computing the distance of subpath with length u. in dealing with the large TSP, the experimental results indicate that the proposed algorithm gives the solution much closer to the optimal solution than does the original ACS. In comparison with the original ACS, the present algorithm has substantially improved the performance. By utilizing the proposed algorithm, the solution performance has been enhanced up to $70\%$ for some graphs and around at $30\%$ for averaging over all graphs.
One of the important fields for heuristic algorithm is how to balance between Intensification and Diversification. In this paper, we deal with the performance improvement techniques through balance the intensification and diversification in Ant Colony System(ACS) which is one of Ant Colony Optimization(ACO). In this paper, we propose the hybrid searching method between intensification strategy and diversification strategy. First, the length of the global optimal path does not improved within the limited iterations, we evaluates this state that fall into the local optimum and selects the next node using changed parameters in the state transition rule. And then we consider the overlapping edge of the global best path of the previous and the current, and, to enhance the pheromone for the overlapping edges increases the probability that the optimal path is configured. Finally, the performance of Best and Average-Best of proposed algorithm outperforms ACS-3-opt, ACS-Subpath, ACS-Iter and ACS-Global-Ovelap algorithms.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.203-210
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2011
Ant Colony System is a new meta heuristics algorithms to solve hard combinatorial optimization problems. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. It was first proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem. In this paper, we propose the searching method to consider the overlapping edge of the global best path of the previous and the current. This method is that we first determine the overlapping edge of the global best path of the previous and the current will be configured likely the optimal path. And, to enhance the pheromone for the overlapping edges increases the probability that the optimal path is configured. Finally, the performance of Best and Average-Best of proposed algorithm outperforms ACS-3-opt, ACS-Subpath and ACS-Iter algorithms.
The problem of generating minimal area CMOS functional cell layout can be converted to that of decomposing the transistor connection graph into a minimum number of subgraphs, each having a pair of Euler paths with the same sequence of input labels on the N-graph and P-graph, which are portions of the graph corresponding to NMOS and PMOS parts respectively. This paper proposes a heuristic algorithm which yields a nearly minimal number of Euler paths from the path representation formula which represents the give a logic function. Subpath merging is done through a list processing scheme where the pair of paths which results in the lowest cost is successively merged from all candidate merge pairs until no further path merging and further reduction of number of subgraphs are possible. Two examples were shown where we were able to further reduce the number of interlaces, i.e., the number of non-butting diffusion islands, from 3 to 2, and from 2 to 1, compared to the earlier work [1].
From the Boltzmann equation with BGK approximation, a gas-kinetic BGK scheme is developed and methods for its efficient calculation, using the convergence acceleration techniques, are presented in a framework of an implicit time integration. The characteristics of the original gas-kinetic BGK scheme are improved in order for the accurate calculation of viscous and heat convection problems by considering Osher's linear subpath solutions and Prandtl number correction. Present scheme applied to various numerical tests reveals a high level of accuracy and robustness and shows advantages over flux vector splittings and Riemann solver approaches from Euler equations.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.8-14
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2002
This article presents a new algorithm for the K Shortest Paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeal to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution which comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, one inward arc of this crossing node, which has minimum detouring distance, is chosen, and a new path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. This algorithm, requires worst case time complexity of $O(Kn^2),\;and\;O(n^2)$ in the case $K{\leq}3$.
In this letter, a new online anomaly detection approach for software systems is proposed. The novelty of the proposed approach is to apply a new semantic kernel function for a support vector machine (SVM) classifier to detect fault-suspicious execution paths at runtime in a reasonable amount of time. The kernel uses a new sequence matching algorithm to measure similarities among program execution paths in a customized feature space whose dimensions represent the largest common subpaths among the execution paths. To increase the precision of the SVM classifier, each common subpath is given weights according to its ability to discern executions as correct or anomalous. Experiment results show that compared with the known kernels, the proposed SVM kernel will improve the time overhead of online anomaly detection by up to 170%, while improving the precision of anomaly alerts by up to 140%.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.3
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pp.79-94
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2001
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.9
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pp.2433-2443
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1996
In this paper, a new technique is proposed for obtaining the error probabilities of the VSB(vestigial sideband modulation) signal in the presence of the cochannel interference and frequency-selective fading channel. For the receivers, a suboptimal matched filter receiver and the MLSE(maximum likelihood sequence estimation) receiver, which is known to be optimal on the fading channel, are considered. First, for the matched filter receiver, the distributions of the random variables, which determine the SER(symbol error rate) are obtained by decomposing the multi-path fading channel into Rayleigh distributed main path and Gaussian distributed remained path channels. the random variables mean the energy of the main path and subpath respecitively, and SER can be calculated from the distribution of them. Next, for the case of the MLSE receover, it is found that the random variables are expressed as a function of integrals. In order to obtain the distribution for the random variables, we expanded each element of integrals with the KL(Karhunen-Loeve) transformation. And it is derived that the distributions for the transformed random variables are given by a sum of chi-square distributions. Finally, we calculated the error rate derived formula on the two-ray fading channel, which is one of widely used models for the frequency-selective fading channel. From the numerical results, it is found that for the matched filer receiver, performance degradation is significant, while the performance degradation at the MLSE receiver is insignificant on the frequency-selective fading channel. However, in case of cochannel interference environment, the error rateis found to increase significantly both at the matched filter and at the MLSE receiver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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