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Research on an Improved Multi-Population Ant Colony Optimization Algorithm and its Application

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.10 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.63-74
  • 저자
    Ning Wei, Chunfeng Si
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A288046

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In allusion to the shortcomings of easy falling into the local optimization and difficult obtaining Pareto optimal solutions for the original ant colony optimization algorithm in solving the complex optimization problems, multi-population, parallel mechanism, dynamic evaporation strategy and chaos theory are introduced into the original ant colony optimization algorithm in order to propose an improved multi-population ant colony optimization(MPPDCACO) algorithm in this paper. In the proposed MPPDCACO algorithm, the ant colony is divided into scout ants, search ants and worker ants in order to make the ACO algorithm as far as possible to avoid falling into local optimization and improve the local search ability of ant colony. The multi-population parallel mechanism is used to exchange the information and improve the computational effectiveness. The dynamic evaporation strategy is used to dynamically adjust the evaporation coefficient of pheromone in order to improve the global search capability of the ACO algorithm. The chaos theory is used to realize the optimization search in order to obtain the pheromone distributing in choosing path process. So the proposed MPPDCACO algorithm can prevent the local convergence caused by the misbalance of pheromone and can improve the searching ability. In order to test the optimization performance of the proposed MPPDCACO algorithm, 6 traveling salesman problems are selected from the TSPLIB in here. The experimental results show that the proposed MPPACACO algorithm takes on better global searching ability and higher convergence speed.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Ant Colony Optimization Algorithm
 3. An Improved Multi-Population Ant Colony Optimization Algorithm
  3.1. Multi-population
  3.2. Dynamic Evaporation Strategy
  3.3. Chaos Theory
 4. Traveling Salesmen Problem (TSP)
 5. Experiment Results and Analysis
 6. Conclusion
 References

키워드

ant colony optimization multi-population parallel mechanism dynamic evaporation strategy chaos theory traveling salesman problem

저자

  • Ning Wei [ Information Center, The Second Hospital of Shandong University, People’s Republic of China ]
  • Chunfeng Si [ Information Center, The Second Hospital of Shandong University, People’s Republic of China ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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