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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
99 - 103 (5page)

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본 논문은 최적 탐색 알고리즘중의 하나인 실수 표현 진화 알고리즘에 자가 적응 세대차 조절을 이용하여 보다 빠른 연산으로 우수해에 접근하기 위한 새로운 방식을 소개한다. 알고리즘의 성능에 영향을 끼치는 진화 속도를 기존 진화 방식과 유전연산자의 수정을 통해 조절하여 탐색 성능을 개선 한다. 조기 수렴의 방지 및 탐색성능의 향상을 위하여 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하고, 유전 연산자에 의하여 생성된 자손의 대치확률에 따라서 자손의 생성범위를 자가 적응적으로 조절하여, 보다 적은 계산량으로 전역 최적화를 찾고자 한다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘, CMA-ES 그리고 DE 등과 성능을 비교하였다.
#Evolutionary Algorithm #Real Number Optimization #Self-adaptation Generation Gap #PCX(Parent-centric crossover)

목차

요약
1. 서론
2. PCX 연산자 기반 SGG(Self-adaptation Generation Gap)알고리즘
3. 자손의 대치확률 조절과 대치방법의 영향
4. 실험 및 성능 비교
5. 결론
참고문헌

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