• 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.

• 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.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.308-311
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• 2008

The ant colony optimization (ACO) is a metaheuristic inspired by the behavior of real ants. Recently, ACO has been widely used to solve the difficult combinatorial optimization problems. In this paper, we propose an ACO algorithm to solve the two disjoint paths problem with dual link cost structure (TDPDCP). We propose a dual pheromone structure and a procedure for solution construction which is appropriate for the TDPDCP. Computational comparisons with the state-of-the-arts algorithms are also provided.

• 한국산림과학회지
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• 제99권2호
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• pp.179-185
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• 2010

Organophosphate pesticides inhibit cholinesterase. It is likely that application of organophosphate pesticides affect behavior of arthropods. This study aimed to find changes in foraging behavior of ants due to application of fenitrothion, one of the widely used organophosphate pesticides. Foraging activity (FA) of ants was observed using bait cards in a pesticide sprayed pine stand and in an unsprayed stand before and after aerial application of fenitrothion in 2003 and 2004. Ant abundance and species richness of ants were also monitored using pitfall traps during the activity season in 2003 and 2004. There was not a significant decrease in abundance and species richness after the application of fenitrothion. However, FA of an ant, Paratrechina flavipes (Smith), which was abundant enough to be statistically compared, was depressed from 2 hours to 10 days after application of the pesticide. FA was fully recovered at day 14 in 2003, and was partially recovered at day 18 and fully at day 31 in 2004. FA of other ant species also decreased significantly during the FA depression period of P. flavipes. On the bait cards, workers of the species responded dully to baits during the FA depression period. Despite the decline in activity, alertness of P. flavipes to other species did not decrease even during the FA depression period.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.369-374
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• 2003

조합 최적화 문제를 풀기 위한 개미 알고리즘(Ant Algorithm)은 실제 개미 집단의 행동을 모방하여 만들어진 것이다. Ant Colony System(ACS)은 여러 유형의 개미 알고리즘 중 비교적 최근에 소개된 것이다. ACS의 설계를 위해 순회 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 사용하여 실험을 수행하였다. ACS를 다양한 조합 최적화 문제에 적용할 때 순회 외판원 문제에 사용된 ACS의 파라미터와 전략을 사용하고 있다. 본 논문에서는 조합 최적화 문제들 중 하나인 멀티캐스팅 라우팅 문제를 해결하기 위해 ACS를 이용하였다. 멀티캐스트 라우팅은 데이터를 하나의 송신자에서 여러 수신자들로 보내기 때문에 모든 노드를 포함하는 순회 외판원 문제와는 속성이 다르고, 송신자에서 각 수신자에 하나의 최단경로를 설정하는 문제와도 다른 속성을 지니고 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅에 ACS를 적용하기 위해 알고리즘의 동작을 수정하고, 수정한 ACS의 성능을 향상시키기 위한 최적의 전략과 파라미터를 설계한다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3496-3514
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• 2015

One of the challenging tasks in Mobile Ad hoc Network is to discover precise optimal routing solution due to the infrastructure-less dynamic behavior of wireless mobile nodes. Ant Colony Optimization, a swarm Intelligence technique, inspired by the foraging behaviour of ants in colonies was used in the past research works to compute the optimal path. In this paper, we propose a Recurrent Ant Colony Optimization (RECACO) that executes the actual Ant Colony Optimization iteratively based on recurrent value in order to obtain an optimal path convergence. Each iteration involves three steps: Pheromone tracking, Pheromone renewal and Node selection based on the residual energy in the mobile nodes. The novelty of our approach is the inclusion of new pheromone updating strategy in both online step-by-step pheromone renewal mode and online delayed pheromone renewal mode with the use of newly proposed metric named ELD (Energy Load Delay) based on energy, Load balancing and end-to-end delay metrics to measure the performance. RECACO is implemented using network simulator NS2.34. The implementation results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms like AODV, ACO, LBE-ARAMA in terms of Energy, Delay, Packet Delivery Ratio and Network life time.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권1호
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• pp.127-139
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• 2010

Customer behavior pattern discovery is the fundament for conducting customer oriented services and the services management. But, the composition, need, interest and experience of customers may be continuously changing, thereof lead to the difficulty in refining a stable description of their consistent behavior pattern. This paper presented a new method for the behavior pattern discovery from a changing collection of customers. It was originally inspired from the swarm intelligence of ant colony. By the adaptive clustering, some typical behavior patterns which reflect the characteristics of related customer clusters can extracted dynamically and adaptively.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권5호
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• pp.1409-1423
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• 2018

Compared with classical linear controllers, a nonlinear controller can result in better control performance for the nonlinear uncertainties of continuously variable transmission (CVT) systems that are driven by a synchronous reluctance motor (SynRM). Improved control performance can be seen in the nonlinear uncertainties behavior of CVT systems by using the proposed mingled revised recurrent Hermite polynomial neural network (MRRHPNN) control with mend ant colony optimization (ACO). The MRRHPNN control with mend ACO can carry out the overlooker control system, reformed recurrent Hermite polynomial neural network (RRHPNN) control with an adaptive law, and reimbursed control with an appraised law. Additionally, in accordance with the Lyapunov stability theorem, the adaptive law in the RRHPNN and the appraised law of the reimbursed control are established. Furthermore, to help improve convergence and to obtain better learning performance, the mend ACO is utilized for adjusting the two varied learning rates of the two parameters in the RRHPNN. Finally, comparative examples are illustrated by experimental results to confirm that the proposed control system can achieve better control performance.