본 논문에서는 개미 군 집단 알고리즘을 융합한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘이 확률적으로 최적 해에 수렴함을 증명한다. 실험을 통해서, 제안된 알고리즘은 최적 해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대하여 elitist 전략을 사용한 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해에 수렴하고 한 군집 내의 모든 해들이 최적 해로 수렴하며 파라미터 값에 따라 새로운 탐색이나 현 상태로의 귀착의 정도를 조절할 수 있는 유연성 있는 알고리즘인 것을 보인다.
This paper Proposes a novel adaptive genetic algorithm (GA) extrapolated by an ant colony optimization. We first prove that the algorithm converges to the unique global optimal solution with probability arbitrarily close to one and then, by experimental studies, show that the algorithm converges faster to the optimal solution than GA with elitism and the population average fitness value also converges to the optimal fitness value. We further discuss controlling the tradeoff of exploration and exploitation by a parameter associated with the proposed algorithm.
