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TSP 경로탐색을 위한 S-MINE 알고리즘
S-MINE Algorithm for the TSP 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.18B no.2, 2011년, pp.73 - 82  

황숙희 (건국대학교 컴퓨터공학과) ,  원일용 (서울호서전문학교 사이버해킹보안과) ,  고성범 (공주대학교 컴퓨터공학부) ,  이창훈 (건국대학교 컴퓨터공학과)

초록
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메타 휴리스틱 알고리즘을 이용해 TSP (Traveling Salesman Problem) 문제를 풀고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. TSP 문제는 대표적인 NP_Hard 문제로 탐색 알고리즘이나 최적화 알고리즘을 실험하는데 많이 사용되고 있으며, 복잡한 사회의 많은 문제들의 표준 모델로 제시되고 있다. 본 논문에서는 2009년 제안된 MINE 알고리즘을 TSP 에 적용시켜 메타 휴리스틱 알고리즘으로서의 탐색성능을 알아보고자 하였다. 이에 S-MINE (Search - MINE) 알고리즘을 제안하였으며, TSP 에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

There are a lot of people trying to solve the Traveling Salesman Problem (TSP) by using the Meta Heuristic Algorithms. TSP is an NP-Hard problem, and is used in testing search algorithms and optimization algorithms. Also TSP is one of the models of social problems. Many methods are proposed like Hyb...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ACO란? ACO는 그래프에서 최적의 경로를 찾기 위한 확률에 기반한 최적화 알고리즘이다[5]. ACO는 1992년 Marco Dorigo의 박사논문에서 처음으로 제안되었으며, 개미들이 먹이와 집 사이의 경로를 찾는 행동을 모델링 하며 만들어진 알고리즘이다[18].
ACO의 단점은? ACO는 TSP처럼 최단거리 문제로 환원되는 문제에서 특히 좋은 성능을 보인다[5]. 그러나 많은 최적해 탐색문제들은 그래프로 표현될 수는 있지만 최단거리 문제로 환원되지는 않는다. 따라서 응용 최적해 문제에서 좋은 성능을 내지 못하고 있다[8]. PSO는 다른 메타 휴리스틱 알고리즘들에 비해 수렴속도가 빠른 반면, 지역해 에서 탈출하는 능력이 부족하다[4].
GA이란? GA는 인공유전 시스템으로 자연세계의 진화과정에 기초한 계산모델로 John Holland에 의해서 1975년 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이다[3]. GA는 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음 이들을 점차적으로 변형함으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다[15].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (24)

  1. S. Lin and B.W. Kernighan, "An Effective Heuristic Algorithm for the Traveling Salesman Problem," Bell Telephone Laboratories, Incorporated, Murray Hill, N.J. 1971. 

  2. M.R. Garey and D.S. Johson, "A Guide to the Theory of NP-Completeness", Computers and Intractability, Freeman, 1979. 

  3. B. Freisleben and P. Merz, "Genetic local search algorithm for solving symmetric and asymmetric traveling salesman problems," Proceedings of IEEE International Conference of Evolutionary Computation, IEEE-EC96, IEEE Press, pp.616-621, 1996. 

  4. Zhong Yiwen, Yang Xiangang, Ning zhengyuan. "A Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving Traveling alesman Problem," System Engineering and Theory Practice, pp.88-94, 2006. 

  5. L.M Gambardella and M. Dorigo, "Ant Colony System: A cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.1, No.1, 1997. 

  6. Christian Blum and Andrea Roli, "Metaheuristics in combinatorial optimization: overview and Conceptual comparison," ACM Computing Surveys, Vol.35, pp.268-308, 2003. 

  7. L. Bianchi, M. Dorigo, L.M. Gambarella, and W.J. Gutjahr, "A survey on metaheuristics for Stochastic combinatorial optimization," Natural Computing, 2008. 

  8. Sarayut Nonsiri an Siriporn Supratid, "Modifying Ant Colony Optimization," IEEE conference on soft computing in industrial applications, 2008. 

  9. X. Hu, R.C. Eberhart, and Y. Shi, "Swarm Intelligence for permutation Optimization: a case study of n-queens problem," in proceedings of the IEEE Swarm Intelligence Symposium, Indianapolis, USA, April, pp.243-246, 2003. 

  10. 고성범, "Mine 알고리즘: 인간의 행동을 모방한 메타휴리스틱", 정보처리논문지, 제16-B권 제5호, pp.411-426, 2009. 

  11. Solis, F.J. and Wets R.J. "Minimization by random search techniques," Mathematics of operations research, Vol.6, No.1, pp.19-30, 1981. 

  12. Moscato, P. "Memetic algorithms: A short introduction," In corne, D., et al, eds: New Ideas in Optimization. McGraw Hill, pp.219-234, 1999. 

  13. Puchinger, J., Raidl, G.R., "Modules and Algorithms for Three-stage two-dimensional bin Packing," European Journal of Operational Research, Feature Issue on Cutting and Packing, 2006. 

  14. TSPLIB - A Traveling Salesman Problem Library.http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/ 

  15. D.E. Goldberg, "Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning," Addison-Wesley, 1989. 

  16. Z. Michalewicz, "Genetic Algorithms + Data structure Evolution Program," Springer-Verlag, 1992. 

  17. Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A., "The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents," IEEE trans. Syst. Man Cybern B 26, pp.29-41, 1996. 

  18. Dorigo M., Gambardella L.M., " Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach," IEEE Trans. Evol. Comp.1, pp.53-66, 1997. 

  19. Raed Abu Zitar, Huessein Hiyassat, "Optimizating the parameters of Ant colony Algorithm Using the Genetics," Enformatika Transaction on Engineering, Computing and Technology VI, December, pp.228-231, 2004. 

  20. J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle Swarm Optimization," IEEE conference of Neural Network, Vol.IV, pp.1942-1948, 1995. 

  21. J. Kennedy, "The Particle Swarm: Social adaptation of knowledge," IEEE conference of Evolutionary Computing, pp.303-308, 1997. 

  22. X.H. Shi, Y.C. Liang, H.P. Lee, C. Lu, and L.M. Wang, "An improved GA and novel PSO-GA-based hybrid algorithm," Information Processing Letters, 1993. 

  23. 고성범, "인터넷기반 의사결정 공간의 설계" GS 인터비젼, 2010. 

  24. J. De Vicente, J. Lanchares, R. Hermida, "Placement by Thermodynamic Simulated Annealing," Physics Letters A, Vol.317, Issue 5-6, pp.415-423, 2003. 

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