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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.11
- 수록면
- 1,079 - 1,085 (7page)
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NSGA (Non-dominated Sorting Algorithm) 는 다목적 최적화 분야에서 널리 사용되고 있는 비지배 정렬 기반의 유전자 알고리즘으로 최적화를 요구하는 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 연산의 복잡도, 사전 우수해 선별 조건의 미흡함과 공유 변수값 결정의 어려움등이 문제로 제기 되었고, 이러한 단점을 보완한 NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Algorithm-Ⅱ) 알고리즘이 제안되었다. 그러나 기존의 NSGA-Ⅱ알고리즘은 다목적 최적화 알고리즘과 동일하게 목적치를 최대화 또는 최소화 시키는 방향으로 최적화가 진행되어 선택적인 최적화 수행이 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 NSGA-Ⅱ알고리즘이 가지는 장점을 바탕으로 설계자의 요구조건에 종속적으로 최적화 과정을 수행할 수 있는 GBNSGA-Ⅱ (Goal-pareto Based NSGA-Ⅱ) 를 제안하고 기존의 NSGA-Ⅱ알고리즘과 비교를 통해 성능의 우수성을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 일반적인 다목적 최적화 방안
Ⅲ. 제안하는 GBNSGA-Ⅱ 최적화 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
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