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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1998.10
- 수록면
- 1,549 - 1,558 (10page)
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본 논문에서는 함수의 최적해를 구하기 위한 유전자 알고리즘에서의 새로운 교차 연산자를 제안한다. 제안한 적응적 교차 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)는 bias_value를 이용하여 교차 연산이 적용될 범위를 제한한다. 여기서 bias_value는 목적 함수의 변화량과 성능 향상 정도 및 세대 수에 따라 결정된다. ACO를 적용함으로써 전역 최적해를 찾는데 필요한 전체 계산량을 줄일 수 있다. 또한 모집단 내의 개체들의 다양성(diversity)을 유지함으로써 전역 탐색(exploration)과 지역 탐색 (exploitation)간의 균형을 지속 시키고 국부 최적점에 빠지는 것을 막을 수 있다. 세대가 진행됨에 따라, ACO는 bias_value에 의해 한정되는 개체의 특정 부분에 대한 국부적 향상을 수행한다. 여러 가지 함수에 대한 최적화를 통하여 ACO를 이용한 유전자 알고리즘이 단순 교차 연산자를 이용한 유전자 알고리즘보다 더 나은 결과를 보여줌을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 적응적 교차 연산자의 설계
3. 실험 및 성능 평가
4. 결론
참고문헌
저자소개
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