메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제25권 제8호
발행연도
1998.8
수록면
825 - 835 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 복잡도가 높은 일정계획 문제를 해결하기 위하여 유전 알고리즘과 휴리스틱 탐색 기법을 결합한 하이브리드 유전 알고리즘(GA Hybrid)을 적용하는 방안을 제시하고 있다. GA Hybrid는 유전 알고리즘의 장점인 전역적 탐색 능력과 휴리스틱 탐색 기법의 장점인 빠른 수렴성을 결합한 알고리즘이다. 기존의 대부분의 하이브리드 유전 알고리즘들이 유전 연산자 내에 휴리스틱 탐색 기법을 결합하고 있는 것과 달리, 본 논문에서는 문제를 계층적으로 분해하고 반복적 탐색 과정을 통해 문제를 해결하는 방식에 하아브리드 유전 알고리즘을 적용하고 있다. 대상 문제의 계층적 분해는 한번에 고려해야 할 탐색 공간을 대폭 줄임으로써 해의 수렴속도를 개선시키지만 전체 탐색 공간을 고려하지 못하기 때문에 궁극적으로 최적해를 찾을 가능성을 감소시킨다. 그러나, 본 논문에서는 계층별 탐색을 반복함으로써 일정계획을 개선시켜 나가는 반복적 개선 탐색 기법을 도입하여 이와 같은 문제점을 극복할 수 있음을 보이고 있다. 이 경우 몇 번의 반복만으로도 상당히 좋은 일정계획을 수립할 수 있기 때문에 반복에 따른 추가적인 탐색 시간의 증가가 크지 않다. 여러가지 방법들에 대한 실험 결과, GA Hybrid를 이용한 반복적 개선 탐색 기법이 기존의 다른 방법들보다 좋은 해를 탐색할 수 있음이 확인되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 대상 문제

3. 계층적 분해와 반복적 개선 탐색

4. GA Hybrid

5. 실험 결과

6. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017732686