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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제40권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
260 - 267 (8page)

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2018

양자화 유전자 알고리즘을 이용한 무기할당
김정훈 산업공학과 2018.01 학위논문

2017

양자화 유전자알고리즘을 이용한 무기할당
김정훈 ,  김경택 ,  최봉완 외 1명 산업경영시스템학회지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) is a probabilistic search optimization method combined quantum computation and genetic algorithm. In QGA, the chromosomes are encoded by qubits and are updated by quantum rotation gates, which can achieve a genetic search. Asset-based weapon target assignment (WTA) problem can be described as an optimization problem in which the defenders assign the weapons to hostile targets in order to maximize the value of a group of surviving assets threatened by the targets. It has already been proven that the WTA problem is NP-complete. In this study, we propose a QGA and a hybrid-QGA to solve an asset-based WTA problem. In the proposed QGA, a set of probabilistic superposition of qubits are coded and collapsed into a target number. Q-gate updating strategy is also used for search guidance. The hybrid-QGA is generated by incorporating both the random search capability of QGA and the evolution capability of genetic algorithm (GA). To observe the performance of each algorithm, we construct three synthetic WTA problems and check how each algorithm works on them. Simulation results show that all of the algorithm have good quality of solutions. Since the difference among mean resulting value is within 2%, we run the nonparametric pairwise Wilcoxon rank sum test for testing the equality of the means among the results. The Wilcoxon test reveals that GA has better quality than the others. In contrast, the simulation results indicate that hybrid-QGA and QGA is much faster than GA for the production of the same number of generations.
#Weapon Target Assignment #Genetic Algorithm #Quantum-inspired Genetic Algorithm

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참고문헌 (21)

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Bisht, S. / 2004 / Hybrid Genetic-Simulated Annealing Algorithm for Optimal Weapon Allocation in Multilayer Defense Scenario / Defense Science Journal 54 (3) : 395 ~ 405 google schola Fu, T. / 2006 / Improved Genetic & Ant Colony Optimization for Regional Air Defense WTA Problem / Proceedings of the 1st International Conference on Innovative Computers, Infor google schola Han, K.H. / / On Setting the Parameters Of Quantum-inspired Evolutionary Algorithm for Practical Applications google schola Han, K.H. / 2002 / Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm for Class of Combinatorial Optimization / IEEE Transaction on Evolutionary Computation 6 (6) : 580 ~ 593 google schola Hosein P.A. / 1990 / Some Analytical Results for the Dynamic Weapon-Target Allocation problem google schola

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