| 초록 |
개미 군체 알고리즘(ant colony algorithm)은 새로운 생체공학 진화 알고리즘이며, 양호한 견고성, 병렬성(Parallelism) 및 긍정적 피드백(positive feedback)의 특징을 갖고 있고, 대부분 분야에서 널리 이용되었다. 그러나 개미 군체 알고리즘은 수렴속도가 느리고, 쉽게 국부적 극치에 빠지는 단점이 존재한다. 이에 기반하여, 양자 진화 알고리즘과 개미 군체 알고리즘을 융합할 것을 제안하였으며, 양자 비트(quantum bit)의 2개 확률 폭을 현재 개미의 위치 정보로 하여, 개미 수효가 같을 때 최적화처리 공간을 배로 증가시킴과 동시에 양자 게이트(quantum gate)로 변이 조작을 실현하여 알고리즘이 조숙(prematurity) 상태에 진입하는 것을 피하였다. 기존의 알고리즘과 비교할 때, 최적화처리 과정에서 더 양호한 개체군 다양성을 갖고 있고 또 개미 군체 알고리즘의 조숙 및 정체 현상을 극복하였다. 해당 알고리즘을 영상 분할에 이용하였는데 실험 결과, 개선한 양자 개미 군체 알고리즘은 개미 군체 알고리즘의 수렴속도가 느리고 쉽게 국부적 극치에 빠지는 문제점을 효과적으로 해결하였으며, 분할 속도와 정밀도에서 비교적 크게 향상되었다. |
