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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국해양공학회 한국해양공학회지 한국해양공학회지 제18권 제5호
발행연도
2004.10
수록면
29 - 35 (7page)

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A new approach, referred to as a successive zooming genetic algorithm (SZGA), is proposed for identifying a global solution, using continuous zooming factors for optimization problems. In order to improve the local fine-tuning of the GA, we introduced a new method whereby the search space is zoomed around the design variable with the best fitness per 100 generation, resulting in an improvement of the convergence. Furthermore, the reliability of the optimized solution is determined based on the theory of probability, and the parameter used for the successive zooming method is optimized. With parameter optimization, we can eliminate the time allocated for deciding parameters used in SZGA. To demonstrate the superiority of the proposed theory, we tested for the minimization of a multiple function, as well as simple functions. After testing, we applied the parameter optimization to a truss problem and wicket gate servomotor optimization. Then, the proposed algorithm identifies a more exact optimum value than the standard genetic algorithm.
#Successive Zooming Genetic Algorithm(SZGA) 순차적 주밍 유전자 알고니즘 #Reliability 신뢰도 #Zooming Factor 주밍인자

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 유전자 알고리즘
3. 파라미터 최적화
4. 실제 문제에 대한 적용
5. 결론
참고문헌

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