• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.87-94
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• 2003

휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-257
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• 2015

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1774-1777
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• 1997

As factory automation is required, using the vision system is also essential. Especially, the pateh planning of parts with J-lead on PCB plays a import role of whole automation. Path planning is required because J-lead is scatteed compaed to L-lead on PCB. Therefore, in this paper, we propose path planning of part inspection with J-lead to use Hopfield Model(TSP : Traveling Salesman Problem). Then optical system suited to J-lead inspection is designed and the algorithm of J-lead solder joint and part inspection is proposed.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.896-899
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• 2001

본 논문에서는 외판원 문제를 분산 시스템 환경에서, 다중 에이전트를 이용해 수법시간을 단축시키고, 더욱 우수한 근접해를 구할 수 있는 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 다중 후보해를 이용한 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킨 것인가가 중요하게 고려독어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 동적으로 윈도우 크기를 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 교환할 개체들의 위치를 결정하는 새로운 유전 이동 정책 2가지 방법을 개발하고 실험하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권45호
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• pp.113-120
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• 1998

본 논문에서는 에너지 함수의 직접적인 평가에 기초해 홉필드 신경망을 진화시킴에 따라 적응적으로 에너지 계수를 결정하는 기법을 제시하고자 한다. 이 기법에 근거하여 구해지는 계수들의 효과를 검증하기 위해 응용 모델인 TSP(Traveling Salesman Problem)에 적용하여, 실험을 통한 계수 값의 변화 추이를 분석하고 그 결과를 기존의 기법들과 비교한다. 또한 제안된 방법에 필수적인 각 단계에서의 에너지 값의 평가를 위한 부가적인 연산을 줄이기 위해 단계적으로 증감분만을 계산하는 효율적인 연산법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.851-854
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• 2004

분산 유전 알고리즘은 외판원 문제를 해결하는데 효율적이고 적용하기 쉬운 알고리즘이다. 그러나 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 효율성과 정확성에 영향을 주는 많은 요소들이 고려되어야 한다. 후보해의 크기를 얼마로 할 것인지, 이주의 비율 및 횟수는 어떻게 할 것인지와 그리고 어떤 개체들을 선택해서, 어떤 후보해 개체와 교환할 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이주해야 할 개체의 크기를 동적으로 변경하면서 교환하는 방법과 또한 개체들이 이주되어야 할 위치를 결정하는 이주 정책을 개발하고 실험하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.1117-1122
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• 1993

The environment for surface mounting machines plays an important role in a throughput. An approach to organize the optimal integrated environment for surface mounting machines is presented to increase a throughput. An optimization problem is divided into a feeder setting problem and a task sequencing problem. Two algorithms for each problem are proposed. The feeder setting problems is optimized by an algorithm based on heuristic methods. The task sequencing problem is modeled as a TSP(Traveling salesman problem). An algorithm based on a heuristic tour-to-tour improvement method for TSP is proposed to optimize the task sequencing problem. A simulation is carried out to test developed algorithms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.69-74
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• 2004

A sequencing problem is to find an ordered sequence of some entities which maximizes (or minimize) the domain specific objective function. As some typical examples of sequencing problems, there are traveling salesman problem, job shop scheduling, flow shop scheduling, and so on. This paper introduces a new type of sequencing problems, named a sequencing problem with fuzzy preference relation, where a fuzzy preference relation is provided for the evaluation of the quality of sequences. It presents how such a problem can be formulated in terms of objective function. It also proposes a genetic algorithm applicable to such a sequencing problem.