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저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제42권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 7 (7page)

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It is one of the known methods to obtain the optimal solution using the Ant Colony Optimization Algorithm for the Traveling Salesman Problem (TSP), which is a combination optimization problem. In this paper, we solve the TSP problem by proposing an improved new ant colony optimization algorithm that combines genetic algorithm mutations in existing ant colony optimization algorithms to solve TSP problems in many cities. The new ant colony optimization algorithm provides the opportunity to move easily fall on the issue of developing local optimum values of the existing ant colony optimization algorithm to global optimum value through a new path through mutation. The new path will update the pheromone through an ant colony optimization algorithm. The renewed new pheromone serves to derive the global optimal value from what could have fallen to the local optimal value. Experimental results show that the existing algorithms and the new algorithms are superior to those of existing algorithms in the search for optimum values of newly improved algorithms.

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Aziz, Z.A / 2015 / Ant Colony Hyper-heuristics for Travelling Salesman Problem / Procedia Computer Science 76:534~538 google schola 조승용 / 2011 / Ant Colony Optimization Heuristics and Graph Optimization Algorithms of an Aisle-Based Order Picking System / 한국SCM학회지 11(2):13~19 google schola Colorni, A / 1992 / Distributed Optimization by Ant Colonies, actes de la première conférence européenne sur la vie artificielle / Elsevier Publishing :134~142 google schola 홍석미 / 2003 / 순회 판매원 문제에서 개미 군락 시스템을 이용한 효율적인 경로 탐색 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 30(10):862~866 dbpia 김인겸 / 2005 / 방문판매원 문제에 적용한 개선된 개미 군락 시스템 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 12(7):823~828 google schola

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