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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
347 - 350 (4page)

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본 연구에서는 유전자 알고리즘에서 나타나는 조기 수렴(premature convergence)현상을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에 엔트로피-볼쯔만 선택 방법을 도입하였다. 엔트로피-볼쯔만 선택 방법은 Monte Carlo 방법의 볼쯔만 샘플링과 엔트로피 샘플링을 결합한 것이다. 엔트로피 샘플링에서 엔트로피의 효과는 개체의 분포가 적은 쪽으로 다음 세대가 진화하게 하는 것이다. 따라서 유전자 알고리즘의 엔트로피 샘플링은 국소 최소점으로부터 쉽게 빠져 나오게 하는 역할을 한다. 반면에 볼쯔만 샘플링에서 온도의 역소로 정의 되는 β는 국소 최소점으로의 수렴 속도(convergence rate)와 탈출 시간(escape time)을 조절할 수 있게 한다.
TSP의 30 도시 문제에 이 방법을 적용한 결과에서 우리는 β가 증가할수록 수렴 속도는 감소하지만 국소 최소점으로부터 빠져 나오는데 걸리는 시간이 짧아짐을 알 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 엔트로피 - 볼쯔만 샘플링

3. 시뮬레이션 결과

4. 결론

참고문헌

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