PSO(Particle Swarm Optinization)탐색과정의 가시화 툴 = (Visualization Tool of searching process of Particle Swarm Optimization)

국문 초록 (Abstract)

복잡한 문제들의 근사해를 구하기 위하여 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 이러한 방법들은 주로 금속의 서랭(Annealing)에 의해 금속분자의 에너지가 최저점에 도달하는 과정을 모의실험한 최적화 기법(Simulated Annealing), 생물의 적자생존(Survival of Fittest)과정을 이용한 최적화 기법인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)등 물리적 현상이나 생물 ?생명에 관련된 모의를 최적화 문제에 응용한 방법들이다. 최근에 소개된 Particle Swarm Optimization(PSO)는 주로 조류나 어류등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 기법이다. 하지만, 이 기법의 탐색과정이 명확하게 밝혀져 있지 않다. 본 논문에서는 PSO의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 탐색과정을 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 기법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

To solve the large scale optimization problem approximately, various approaches have been introduced. They are mainly based on recent research advancement of simulations for evolutions, flocking, annealing, and interactions among organisms on artificial environments. The typical ones are simulated annealing(SA), artificial neural network(ANN), genetic algorithms(GA), tabu search(TS), etc. Recently the particle swarm optimization(PSO) has been introduced. The PSO simulates the process of birds flocking or fish schooling for food, as with the information of each agent Is share by other agents. The PSO technique has been applied to various optimization problems of which variables are continuous. However, there are seldom trials for visualization of searching process. This paper proposes a new visualization tool for searching process particle swarm optimization(PSO) algorithm. The proposed tool is effective for understanding the searching process of PSO method and educational for students.