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“Winner take all strategy” for a Diploid Genetic Algorithm
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Winner take all 전략을 사용한 이중구조 유전자 알고리즘

논문 기본 정보

Type
Proceeding
Author
Journal
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2(A)
Published
1996.10
Pages
709 - 712 (4page)

Usage

cover
📌
Topic
본 연구는 ‘winner take all’ 전략을 사용하는 이중구조 유전자 알고리즘의 성능을 평가하고, 이를 통해 단일구조 유전자 알고리즘보다 개선된 결과를 도출할 수 있는지를 살펴보았다.
📖
Background
이중구조 유전자 알고리즘은 자연계의 다양성을 모방하여 여러 염색체를 가진 개체를 통해 진화 시킨다.
🔬
Method
이 연구에서는 변화하는 적합도 함수 및 다양한 문제를 해결하기 위해 이중구조 유전자 알고리즘과 단일구조 유전자 알고리즘의 성능을 비교하였다.
🏆
Result
실험 결과, 이중구조 유전자 알고리즘은 단일구조에 비해 50 세대 이전에 최적 해를 찾는 비율이 이중구조가 98%로 단일구조의 92%보다 높게 나타났다.
“Winner take all strategy” for a Diploid Genetic Algorithm
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Abstract· Keywords

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이중구조 유전자 알고리즘은 하나의 개체에 두개의 염색체를 가지는 유전자 알고리즘이다. 이중구조 유전자 알고리즘은 표현형을 결정하기위한 우열 결정 방법을 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 이중구조 유전자 알고리즘을 디자인하고, 단일구조 유전자 알고리즘을 적용하기에 어려운 것으로 알려진 몇 가지 문제에 대해서 실험을 행하였다. 실험 결과는 제안된 이중구조 유전자 알고리즘이 단일구조 유전자 알고리즘보다 개선되고 특히 non-stationary fitness function을 가지는 문제에 대해서 population이 효과적으로 대응한다는 점을 보여주고 있다.

AI Summary

Topic

본 연구는 ‘winner take all’ 전략을 사용하는 이중구조 유전자 알고리즘의 성능을 평가하고, 이를 통해 단일구조 유전자 알고리즘보다 개선된 결과를 도출할 수 있는지를 살펴보았다.

Background

이중구조 유전자 알고리즘은 자연계의 다양성을 모방하여 여러 염색체를 가진 개체를 통해 진화 시킨다.

Method

이 연구에서는 변화하는 적합도 함수 및 다양한 문제를 해결하기 위해 이중구조 유전자 알고리즘과 단일구조 유전자 알고리즘의 성능을 비교하였다.

Result

실험 결과, 이중구조 유전자 알고리즘은 단일구조에 비해 50 세대 이전에 최적 해를 찾는 비율이 이중구조가 98%로 단일구조의 92%보다 높게 나타났다.

주요내용

Contents

요약

1 서론

2 제안된 이중구조 유전자 알고리즘

3 실험

4 결과

5 결론

6 참고문헌

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