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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정성훈 (한성대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第49卷 CI編 第4號
발행연도
2012.7
수록면
54 - 61 (8page)

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본 논문에서는 기 개발된 등급기준 돌연변이 확률조절방법에 여왕벌진화방법을 융합하여 유전자알고리즘의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 등급기준 돌연변이 확률조절 방법은 유전자알고리즘의 개체가 지역 최적해에 빠지는 것을 방지하고 지역 최적해에 빠졌을 경우 쉽게 빠져나올 수 있게 하는 방법으로 기존 알고리즘에 비하여 일정부분 성능향상을 보였다. 그러나 이 방법은 지역최적해가 많건 적건 간에 전역 최적해가 한 곳에 작은 영역에 있는 문제에서는 그다지 성능이 좋지 않았다. 우리는 그 이유가 이 방법이 전역 최적해로의 수렴성이 부족한 것으로 판단하고 수렴성을 강화시키기 위하여 여왕벌 진화방법을 융합한 알고리즘을 본 논문에서 제안한다. 여왕벌진화방법은 여왕벌의 생식을 모사한 방법으로 수렴성을 강화시킬 수 있는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 측정하기위하여 4개의 함수최적화문제에 적용해본 결과 우리가 예상한대로 전역 최적해가 한곳에 작은 영역에 몰려있는 문제에서는 상당한 성능향상이 일어나는 것을 관찰할 수 있었다. 그러나 전역 최적해가 넓은 영역에 걸쳐있는 문제에서는 성능향상이 거의 없었으며 전역 최적해가 여러 곳에 멀리 떨어져 있는 문제에서는 강한 수렴성으로 인하여 오히려 성능이 나빠지는 것을 볼 수 있었다. 이러한 실험결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 방법은 전역 최적해가 한 곳에 몰려있는 문제에서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
#Genetic Algorithms #Rank-based Mutation Control #Queen-bee Evolution #Function Optimization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존방법 소개
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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1. [단행본] - D. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / Addison- Wesley google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Srinivas / 1994 / Genetic Algorithms: A Survey / IEEE Computer Magazine : 17 ~ 26 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - H. Szczerbicka / 1998 / Genetic Algorithms: A Tool for Modelling, Simulation, and Optimization of Complex Systems / Cybernetics and Systems : An International Journal 29 : 639 ~ 659 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - R. Yang / 1998 / Simple Genetic Algorithm with Local Tuning: Efficient Global Optimizing Technique / Journal of Optimization Theory and Applications 98 : 449 ~ 465 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - J. Andre / 2001 / An improvement of the standard genetic algorithm fighting premature convergence in continuous optimization / Advances in engineering software 32 (1) : 49 ~ 60 google schola

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