메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제22권 제2호
발행연도
2004.4
수록면
43 - 54 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)방법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도로선형최적화 모형개발의 탐색엔진으로 활용하기 위한 핵심도구인 유전자 연산자(Genetic Operator)의 개발과 적용과정을 통해 그 특징과 유용성을 제시하였다. 균일돌연변이 연산자, 직선돌연변이 연산자, 비균일 돌연변이 연산자, 전체 비균일 돌연변이 연산자 등 4개의 돌연변이 연산자가 탐색영역(Search space)의 가능한 모든 부분을 탐험(Exploration)하기 위해 적용되었으며, 단순교차 연산자, 두 개의 점을 이용한 교차 연산자, 산술교차 연산자, 학습교차 연산자 등 4개의 교차 연산자가 노선대안의 우수한 유전형질을 다음세대에 효과적으로 전달(Exploitation)하기위해 시험되었다. 사례연구와 민감도 분석과정을 통해 유전자 알고리즘 및 개발 · 적용된 8개 유전자 연산자의 도로선형최적화과정 도입이 우수한 노선대안을 빠르고 효과적으로 탐색함을 알 수 있었으며, 돌연변이 연산자와 교차 연산자의 효과적 조합이 상호보완기능을 통해 탐색능력의 향상에 큰 영향을 끼치는 것으로 파악되었다. 또한, 개발 · 적용된 연산자 이외에도 새로운 연산자의 개발 가능성이 무한하며, 이는 도로선형최적화에 유전자 알고리즘의 적용이 타당함을 반증함도 주목할 만하다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-053-003370272