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저자정보
이창용 (한국전자통신연구원) 한승기
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 봄 학술발표논문집 제24권 제1호(B)
발행연도
1997.4
수록면
303 - 306 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 연구에서는 새로운 최적화 알고리즘인 유전자-엔트로피 알고리즘을 제안하였다. 엔트로피 샘플링에 기초한 이 알고리즘은 임의의 배열이 선택될 확률을 그 배열의 엔트로피에 의조하게 함으로 주어진 시스템의 전 에너지(혹은 fitness) 영역을 균일한 확률로 선택할 수 있게 한다. 이러한 엔트로피 샘플링은 주어진 시스템의 국소최소치를 보다 쉽게 빠져 나올 수 있다는 장점이 있으며 따라서 전체 최소치(혹은 최대치)를 보다 효과적으로 찾아갈 수 있다. 특히 이 알고리즘을 국소 최소치가 많은 NK-모델에 적용하여 본 결과 K 값이 클수록 기존의 유전자 알고리즘보다 좋은 성능을 가짐을 알 수 있었으며 유전자-엔트로피 알고리즘의 특성과 기존의 알고리즘과의 차이도 살펴보았다.

목차

요약

1. 서론

2. 엔트로피 샘플링과 볼츠만 샘플링

3. 유전자 - 엔트로피 알고리즘

4. NK - 모델을 사용한 시뮬레이션 결과

5. 결론

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