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문제 정의
- 따라서, 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성 이 낮은 경로에 대해 페로몬을 증발시킴으로써 향후 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 한다.
- 본 논문에서는 기존 ACS[4] 알고리즘과 개선된 ASmk 알고리즘을 비교 평가한다.
- 본 논문에서는 먼저 순회 판매원 문제(TSP)문제를 풀기 위해 Colorni등에 의해 처 음 제안된 메타 휴리 스틱 방법인 개미 시스템[3, 5, 6, 7, 4, 8, 9]과개미 시스템에 엘리트 전략과 순위 전략을 도입한 AS.m“ ASngR]에 대해 소개 한다. 그리고 개선된 ASek 알고리즘을 소개하고 기 존의 방법과의 비교를 통해 그 성능을 한다.
- 본 논문은 개선된 ASrank 알고리즘을 제안하였다.
- 이것은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 페로몬 갱신을 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성 될 가능성이 낮은 경 로(에 이 전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시킴으로써 향후 탐색 과정에서 해당 경로 선택을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 경로의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있었다.
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