• 산업공학
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• 제19권2호
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• pp.168-173
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• 2006

In the Reporting Cell Location Management (RCLM) system, a subset of cells in the network is designated as the reporting cells. Each mobile terminal performs location update only when it enters one of these reporting cells. When a call arrives, the paging is confined to the reporting cell the user last reported and the neighboring bounded non-reporting cells. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. We must decide the number of reporting cells and which cell should be reporting cell to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. This paper proposes a ranking ant colony system (RACS) for optimization of RCLM system.

• 산업공학
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 2006

The mobile communication network has to offer good quality of services (QoS), high capacity, and more coverage at a lower cost. However, with the increase of cellular user, the shortage of capacity due to unbalanced call distribution and lack of QoS are common. This paper deals with dynamic sectorization for efficient resource management to solve load unbalancing among microcells in CDMA (Code Division Multiple Access) microcellular system. Dynamic load balancing can be effected by grouping micro-cells properly and grouping can be developed through a routing mechanism. Therefore, we use ants and their routes to choose the optimum grouping of micro-cells into sectors using Multiple Ant Colony System (MACS)in this paper.

• 대한산업공학회지
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• 제35권4호
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• pp.218-225
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• 2009

This paper considers a parallel-machine scheduling problem with job release times and sequence-dependent setup times. The objective of this problem is to determine the allocation policy of jobs and the scheduling policy of machines so as to minimize the weighted sum of setup times, delay times, and tardy times. A mathematical model for optimal solution is derived and a meta heuristic algorithm based on the improved ant colony system is proposed in this paper. The performance of the meta heuristic algorithm is evaluated through compare with optimal solutions using randomly generated several examples.

• 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.

• 대한산업공학회지
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• 제35권2호
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• pp.160-170
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• 2009

This paper studies a vehicle routing problem variant which considers customers to require simultaneous delivery and pick-up under time windows(VRPSDP-TW). The objective of this paper is to minimize the total travel distance of routes that satisfy both the delivery and pick-up demand. We propose a heuristic algorithm for solving the VRPSDP-TW, based on the ant colony system(ACS). In route construction, an insertion algorithm based ACS is applied and the interim solution is improved by local search. Through iterative processes, the heuristic algorithm drives the best solution. Experiments are implemented to evaluate a performance of the algorithm on some test instances from literature.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제16권1_2호
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• pp.337-354
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• 2004

SA, TS, GA and ACS are four of the main algorithms for solving challenging problems of intelligent systems. In this paper we consider Examination Timetabling Problem that is a common problem for all universities and institutions of higher education. There are many methods to solve this problem, In this paper we use Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm and Ant Colony System in their basic frameworks for solving this problem and compare results of them with each other.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권2호
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• pp.135-142
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전에 따라, 사용자 적응적인 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 다양한 콘텍스트를 이용하는 HCI 어플리케이션이 점점 증가하고 있다. 또한, 다양한 센싱 정보의 수집과 통합 콘텍스트 생성에 관한 연구의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 콘텍스트 생성을 위한 센싱 정보의 수집 및 통합 기술에 관한 연구가 콘텍스트의 활용도에 비해 부족하다. 특히, 기존의 연구들은 통합 콘텍스트 생성에 있어 콘텍스트 중복 및 시스템 부하와 같은 몇 가지 해결해야 할 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는, 개미 군집 시스템 기반의 통합 콘텍스트 생성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 형태의 통합 콘텍스트를 생성한다. 또한, 개미 군집 시스템을 이용하여 중복되는 샘플링 정보를 검출하여 불필요한 콘텍스트의 생성을 피한다. 그 결과로 통합 콘텍스트를 생성할 때 발생되는 자원 및 저장 공간의 낭비를 감소시킬 수 있다. 또한, 적응적인 서비스를 수행하기 위해 필요한 추론 과정의 부하를 감소시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.823-828
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• 2005

개미 군락 시스템 (Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었다. 그러나 ACS는 작은 TSP에서는 최적해를 구하였지만, 큰 TSP에 대해서는 최적해를 구하지 못하였다. 본 연구에서는 큰 TSP에 대한 최적해를 찾기 위하여 개미들에게 좀 더 많은 정보를 주는 기법의 하나로 한 도시에서 다음 도시로의 탐색 경로를 결정할 때, 인접한 도시들에(adjacent neighbor) 대한 거리로만 결정하지 않고 길이가 w인 부경로(subpath)에 대한 정보를 미리 수집한 후, 이 정보를 이용하여 경로를 생성하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 ACS 기법보다 큰 그래프에서 최적해(Known Optimal)에 가까운 경로를 찾는 것을 볼 수 있다. 그래프에 따라서는 기존의 ACS 기법보다 최대 $70\%$ 이상의 성능이 개선되었으며 평균적으로 $30\%$ 내외의 개선된 결과를 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.245-252
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• 2008

본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.