• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.221-226
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• 2004

개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권5호
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• pp.29-38
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• 2005

본 논문은 생태계 군집 시스템을 네트워크 기술에 응용한 적응형 라우팅 알고리즘인 AntNet을 기존의 상용 네트워크 프로세서 기반에서 최적화할 수 있도록 개선된 알고리즘을 제안하는 연구이다. 현재 사용되고 있는 네트워크 프로세서는 단순한 패킷 프로세싱만을 위해 설계되어 AntNet과 같은 복잡한 연산이 필요한 적응형 라우팅 알고리즘을 구현하는데 많은 문제점을 가지고 있다. 이를 분석하고 해결하기 위해 AntNet의 강화인자를 연산하는 부분을 중심으로 적응 성능은 유지하면서도 효율적으로 연산실행시간을 줄일 수 있는 개선된 AntNet알고리즘을 제안하였다. 이를 시뮬레이션을 통해 비교분석함으로서 제안한 개선된 AntNet알고리즘의 효용성을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.64-76
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• 2017

MANET (Mobile Ad hoc Network)에서 라우팅은 네트워크 토폴로지의 동적인 변화에 큰 영향을 받는다. AntHocNet은 집단 개미가 최적 경로를 통해 먹이를 찾아가는 원리를 모방한 집단생태 특성 기반 MANET 라우팅 프로토콜이다. 하지만, AntHocNet은 다른 MANET 라우팅 프로토콜과 달리 단방향 경로만을 지원하여 양방향 통신이 요구되는 다양한 응용 환경에서 사용하기에 많은 제약이 따른다. 또한, AntHocNet은 다중 경로를 통한 확률적 라우팅으로 인해 루핑 문제 (looping problems)를 빈번히 발생시킨다. 본 논문에서는 AntHocNet에서 양방향 경로 수립을 위한 향상된 경로 수립 방안을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오별 루핑 문제의 발생 원인을 분석하고 루프 방지를 위한 해결 방안을 제시한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 기존 AntHocNet과의 성능을 비교하였으며, 제안 방안이 라우팅 오버헤드, 종단간 지연 시간, 패킷 전달률 측면에서 기존 방안에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제15권1호
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• pp.81-96
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• 2009

Data mining, specially clustering is one of exciting research areas for ant based algorithms. Ant clustering algorithm, however, has many difficulties for resolving practical situations in clustering. We propose a new grid-based ant colony algorithm for clustering of data. The previous ant based clustering algorithms usually tried to find the clusters during picking up or dropping down process of the items of ants using some stigmergy information. In our ant clustering algorithm we try to make the ants reflect neighborhood information within the storage nests. We use two ant classes, search ants and labor ants. In the initial step of the proposed algorithm, the search ants try to guide the characteristics of the storage nests. Then the labor ants try to classify the items using the guide in-formation that has set by the search ants and the stigmergy information that has set by other labor ants. In this procedure the clustering decision of ants is quickly guided and keeping out of from the stagnated process. We experimented and compared our algorithm with other known algorithms for the known and statistically-made data. From these experiments we prove that the suggested ant mining algorithm found the clusters quickly and effectively comparing with a known ant clustering algorithm.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권3호
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• pp.71-82
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• 2004

생태계의 군집 특성을 네트워크 환경에 적용하여 급변하는 환경에 대한 자가 적응 및 생존 특성을 부여하는 연구가 최근 많은 주목을 받고 있다. 그 중 AntNet은 개미를 모델링한 모바일 에이젼트를 사용하여 최적의 네트워크 경로를 선택하는 적응적 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서는 SoC 시스템에 적용 가능한 AntNet 기반 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존 알고리즘 수준의 AntNet을 하드웨어 레벨로 근사화 하여 설계되었으며, 기존 AntNet과 가상 네트워크 구조에서의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 그리고 RTL 수준의 설계 및 합성 결과를 통하여 제안된 하드웨어 구조가 AntNet 기반 라우팅 구현에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제37권3호
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• pp.123-129
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• 2014

Ant communities are well suited for monitoring changes in ecosystems. Although numerous studies have examined the responses of ant communities to environmental disturbance, relatively few long-term studies on ant communities have been undertaken in urban environments. We examined species richness in nine urban parks in Hiroshima, Japan, and compared the survey results with data collected at the same sites by using the same methods in 1999. In both surveys, total of 25 species was recorded: 23 species in 1999 and 20 species in 2012. Non-metric multidimensional scaling analysis revealed that the ant communities consisted of two distinct groups, which could in turn be characterized by three patterns of ant community changes in between the two groups. The first of these community change patterns was characterized by a shift within group 1, but the number of species remained constant (approx. 10 species). The second pattern was characterized by a shift within group 2, but the number of species remained low (approx. 4 species). The third pattern was characterized by a shift from group 1 to group 2 as the abundance of Linepithema humile (Mayr) increased over time. Unlike the first and second patterns, the number of ant species in communities of the third type decreased significantly. These findings suggest that L. humile has a marked effect on the species diversity of indigenous ant communities in urban environments.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1281-1286
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• 2010

개미 기반 라우팅 방안은 개미집단 최적화 알고리즘의 한 부류로, 자연에서 서식하는 개미의 행동양식을 라우팅에 적용한 방안이다. 이동 애드혹 네트워크는 토폴로지가 동적으로 변하므로 경로 설정이 지역적 정보에 기반을 둘 필요가 있다. 따라서 이동 애드혹 네트워크에서의 라우팅은 개미집단 최적화의 한 응용분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에 적용한 개미 기반 라우팅 알고리즘인 SIR (swarm intelligence routing)에 경로선택과 링크 장애 시 처리 방법을 개선한 방안인 EPMAR (ant-based routing method using enhanced path maintenance)을 제안하고, 그 성능을 AntHocNet 및 SIR과 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안한 방안이 AntHocNet이나 SIR보다 패킷 전달율은 높고, 치명적 경로 장애가 더 적게 발생함을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.77-82
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• 2004

강화학습에서 temporal-credit 할당 문제 즉, 에이전트가 현재 상태에서 어떤 행동을 선택하여 상태전이를 하였을 때 에이전트가 선택한 행동에 대해 어떻게 보상(reward)할 것인가는 강화학습에서 중요한 과제라 할 수 있다. 본 논문에서는 조합최적화(hard combinational optimization) 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱(meta heuristic) 방법으로, greedy search뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안된 Ant Colony System(ACS) Algorithms에 Q-학습을 적용한 기존의 Ant-Q 학습방범을 살펴보고 이 학습 기법에 다양화 전략을 통한 상태전이와 TD-오류를 적용한 학습방법인 Ant-TD 강화학습 방법을 제안한다. 제안한 강화학습은 기존의 ACS, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제35권2호
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• pp.53-69
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• 2010

This paper proposes an ant-based routing algorithm, Ant System-Routing in wireless Senor Networks(AS-RSN), for wireless sensor networks. Using a transition rule in Ant System, sensors can spread data traffic over the whole network to achieve energy balance, and consequently, maximize the lifetime of sensor networks. The transition rule advances one of the original Ant System by re-defining link cost which is a metric devised to consider energy-sufficiency as well as energy-efficiency. This metric gives rise to the design of the AS-RSN algorithm devised to balance the data traffic of sensor networks in a decentralized manner and consequently prolong the lifetime of the networks. Therefore, AS-RSN is scalable in the number of sensors and also robust to the variations in the dynamics of event generation. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm by comparing three existing routing algorithms: Direct Communication Approach, Minimum Transmission Energy, and Self-Organized Routing and find that energy balance should be considered to extend lifetime of sensor network and increase robustness of sensor network for diverse event generation patterns.