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유전 알고리즘은 강인한 탐색과 최적화 기술이기는 하나 조기 수렴과 국부 최적해에 수렴하는 문제점들을 내포하고 있다. 모집단의 다양성이 작은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 감소하고, 국부 최적해에 수렴하지만, 모집단의 다양성이 높은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 증가하고 전역 최적해에 수렴할 수 있으나 유전 알고리즘은 발산할 수도 있다. 유전 알고리즘이 전역 최적해에 수렴하는 것을 보장하기 위해서는 유전 연산자가 적절하게 선정되어야 한다. 본 논문에서는 조기 수렴으로부터 벗어나기 위하여 모집단의 다양성을 유지하도록 평균해밍거리와 적합도 값을 혼합한 함수를 이용한 유전 연산자들을 제안하였다. 모의실험을 통하여 다양성의 유지를 위한 돌연변이 연산자와 수렴 특성의 향상을 위한 다른 유전자들의 효과를 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안한 유전 연산자들이 조기 수렴이나 국부 최적해에 수렴하는 경우를 피하는데 유용한 방법임이 확인되었다.
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참고문헌 (18)
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S. Nolfi / 2000 / Evolutionary Robotics / MIT Press
Hong K. Lee / 2004 / Convergence properties of genetic algorithms / Proceeding of the ISCA Int’l Conference on Computers and Their Applications :172~176
이홍규 / 2008 / 유전자 알고리즘에 대한 수렴특성의 개선 / 한국항행학회논문지 12(5):412~419
B. Chakraborty / 2003 / On the use of genetic algorithm with elitism in robust and nonparametric multivariate analysis / Austrian Journal of Statistics 32(1&2):13~27
M. Pelikan / 2000 / Bayesian optimization algorithm, population sizing, and time to convergence / Proceeding of Genetic and Evolutionary Computation Conference :275~282
Hong K. Lee / 2004 / Convergence properties of genetic algorithms / Proceeding of the ISCA Int’l Conference on Computers and Their Applications :172~176
이홍규 / 2008 / 유전자 알고리즘에 대한 수렴특성의 개선 / 한국항행학회논문지 12(5):412~419
B. Chakraborty / 2003 / On the use of genetic algorithm with elitism in robust and nonparametric multivariate analysis / Austrian Journal of Statistics 32(1&2):13~27
M. Pelikan / 2000 / Bayesian optimization algorithm, population sizing, and time to convergence / Proceeding of Genetic and Evolutionary Computation Conference :275~282
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