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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hoijin Yoon (Hyupsung University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제12호(통권 제201호)
발행연도
2020.12
수록면
55 - 61 (7page)

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유전자 알고리즘은 명료한 방식으로 답을 찾기 어려운 문제, 즉 NP 문제의 경우 효과적인 솔루션을 찾을 수 있다. 단 유전자 알고리즘의 실행 비용은 기존 프로그래밍 방식에 비하여 높은 비용을 요구하게 되므로, 높은 성능의 실행환경을 전제로 한다. 이러한 문제를 조금이나마 줄여보기 위하여 본 연구는 유전자 알고리즘의 돌연변이 연산자를 초점을 맞추고, 돌연변이 연산의 복잡한 실행을 위한 비용을 고려하여, 과연 해당 연산자가 모든 문제 영역에서 반드시 요구될까를 분석하기 위한 실험을 진행한다. 우리 실험 주체는 유전자 알고리즘을 적용하는 대표적인 문제 중의 하나인 TSP(Travelling Salesman Problem)으로 하였다. 돌연변이 연산을 적용하는 경우와 적용하지 않는 경우에 대한 결과값들을 세대수와 적합도 값을 수집하여 분석한다. 그 결과 돌연변이 연산자를 적용하는 경우가 세대수 감소와 적합도 향상의 효과적인 결과를 반드시 보이지는 않았다.
#Mutation Operation #Genetic Algorithm #Travelling Salesman Problem #Efficiency #Fitness #돌연변이 연산자 #유전자 알고리즘 #순회 세일즈맨 문제 #효율성 #적합성

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Experiment
IV. Discussion
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Holland, J.H. / 1992 / Adaptation in Natural and Artificial Systems : An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence / MIT Press :89~120 google schola M. Mitchell / 1999 / An Introduction to Genetic Algorithms / MIT Press :128~130 google schola H. Yoon / 2020 / Fitness-Orientated Mutation Operators in Genetic Algorithm / IJITEE 9(4):1769~1772 Crossref Alan T Piszcz / 2006 / A Survey of Mutation Techniques in Genetic Programming / Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation :951~952 google schola E. Osaba / 2014 / Crossover versus Mutation : A Comparative Analysis of the Evolutionary Strategy of Genetic Algorithms Applied to Combinatorial Optimization Problems / The Scientific World Journal 2014 Crossref

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