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문제 정의
- 본 논문에서는 VRPTW를 위한 ACO 적용에 있어서 기존의 개미해법에 새로운 개념을 추가 변형하여 보다 나은 차량경로해를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 복수의 개미군집을 형성하여 우수 군집 간의 정보교환을 하고 과거 유인물질의종속 성을 조절하여 보다 우수하고 다양한 해를 탐색할 수 있었다.
- 본 연구에서는 ACO 의 변형으로써 새로운 진화 개미 해법 (Evolutionary Ant Colony Optimization; EACO) 을 제안한다. 다수의 개미들로 구성된 개미 군집들은 각각 독립적으로 해를 탐색하여 우수유인물질을 획득한 후 우수한 군집들간에 유인물질의 일부를 서로 교환함으로써 사회적인 진화를 한다.
- 본 연구에서는 ACO를 VRPTW에 적용하여 종 차량운행시간을 최소화하는 최선의 차량경로 해를 구하는 방법을 제안한다. 새로운 ACO의 적용에 있어 우선, 서로 다른 유인물질을 가지는 개미집단의 정보교환을 통해 진화하는 개념을 도입했으며 해탐색의 과정에 따라 유인물질 유지율이 조정되도록 변형하였다.
- 이 유인물질은 차량경로의 가능한 모든 지점 간의 이동경로。, J)에 대해 우수한 해에 포함될 확률의 의미를 갖는다. 이 2차원 행렬에 선별된 개미 군집들 간의 우수한 해를 탐색했던 정보를 교환하여 진화하고자 한다. 이러한 표현은 기존의 차량 경로 문제의 해를 유전자로 표현한 것과는 다른 것이며 어떠한 까다로운 제약조건과도 무관하게 교차연산자를 실행할 수 있게 된다.
가설 설정
- 3) 해의 탐색 정도에 따라 다양성 및 심화 성을 조절하기 위하여 유인물질 유지율이 변화하도록 가정하였다. 즉, 해가 감소하고 있을때는 과거 유인물질의 상속을 강하게 하여 탐색의 심화를 유도하고 해가 증가하고 있을 때는 과거 유인물질을 증발하게 만들어 새로운 탐색으로 유도한다.
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