다방향 병렬 개미 군집화 알고리즘을 사용한 효과적인 경로산출 프레임웍

Effective Routing Generation Framework using Multi-directional and Parallel Ant Colony Optimization

초록

복잡도가 높은 대규모 네트워크에서 경로를 산출하는 것은 네트웍의 복잡도가 증가함에 따라 지수적인 알고리즘복잡도를 요구하는 대표적인 NP-Complete 문제로서, 노드 수가 많을 경우 대부분의 알고리즘이 성능이 저하되는이슈를 보여준다. 이러한 이슈를 보완하기 위하여 본 연구에서의 기존의 개미 군집화 알고리즘을 보완하여, 새로운 개미 군집화 알고리즘인 다방향 병렬 개미 군집화 알고리즘을 제안한다. 일반적인 개미 군집화 알고리즘은시작점에서 출구를 찾는 단일 출발 방식을 지향하는 하는 반면, 제시된 알고리즘은 다수의 지점에서 동시에 경로를산출하며, 각 반복횟수 동안 출발지점을 효율적으로 업데이트 하는 기법을 제시한다. 이를 위해 세부적인 알고리즘및 페로몬 업데이트, 탐색 노드의 업데이트 방법을 기술한다. 제시된 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여미로형태의 수치제어 실험 및 이에 대한 분석을 기존 개미 군집화 알고리즘과 비교하여 분석하여 보여준다.

키워드

다방향 병렬 개미 군집화; 네트워크 경로 산출; 개미 군집화 알고리즘; 병렬 처리 알고리즘; 메타 휴리스틱; multi-directional and parallel ant colony optimization(MACO); Network routing generation; Ant colony optimization (ACO); parallel processing; Metaheuristics
제목
다방향 병렬 개미 군집화 알고리즘을 사용한 효과적인 경로산출 프레임웍
제목 (타언어)
Effective Routing Generation Framework using Multi-directional and Parallel Ant Colony Optimization
저자
오은서; 이현수
발행일
2018
저널명
한국지능시스템학회 논문지
권
28
호
5
페이지
523 ~ 530