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윤유림(Yourim Yoon),김용혁(Yong-Hyuk Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.3
본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다. In this paper, we formally define the problem of maximizing the coverage of sensor deployment, which is the optimization problem appeared in real-world sensor deployment, and analyze the properties of its solution space. To solve the problem, we proposed novel genetic algorithms, and we could show their superiority through experiments. When applying genetic algorithms to maximum coverage sensor deployment, the most important issue is how we evaluate the given sensor deployment efficiently. We could resolve the difficulty by using Monte Carlo method. By regulating the number of generated samples in the Monte Carlo evaluation of genetic algorithms, we could also reduce the computing time significantly without loss of solution quality.
윤유림(Yourim Yoon),김용혁(Yong-Hyuk Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6
일반적으로 이산 최적화에서의 라그랑지안 방법은 제약조건을 쉽게 다루기 위한 기법이다. 이 방법은 전형적으로 분지한계법에서 상한을 찾을 때 사용한다. 본 논문은 여러 개의 제약조건이 있는 다중 배낭 문제를 위한 새로운 라그랑지안 방법을 제안한다. 기존 라그랑지안 접근법과는 달리 제안한 방법은 라그랑지안 벡터의 새로운 특징에 기초하여 품질 좋은 하한 (즉, 가능 해)을 효율적으로 찾을 수 있다. 잘 알려진 큰 규모의 벤치마크 데이터에서 실험을 하였고 제안한 라그랑지안 방법은 기존 방법의 성능을 개선하였다. In general, Lagrangian method for discrete optimization is a kind of technique to easily manage constraints. It is traditionally used for finding upper bounds in the branch-and-bound method. In this paper, we propose a new Lagrangian search method for the 0-1 knapsack problem with multiple constraints. A novel feature of the proposed method different from existing Lagrangian approaches is that it can find high-quality lower bounds, i.e., feasible solutions, efficiently based on a new property of Lagrangian vector. We show the performance improvement of the proposed Lagrangian method over existing ones through experiments on well-known large scale benchmark data.
정칙 이진 행렬을 이용한 메타 유전 알고리즘 설계 방안
박하얀(Ha-yan Park),김용혁(Yong-Hyuk Kim),윤유림(Yourim Yoon) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
본 논문에서는 정칙 이진 행렬을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선할 수 있는 메타 유전 알고리즘을 설계한다. 정칙 이진 행렬은 유전 알고리즘에서 사용되는 이진 인코딩에서의 기저 변환에 중요하게 쓰일 수 있다. 이 논문에서는 정칙 이진 행렬의 기저 변화를 위한 아이디어와 더불어 정칙 이진 행렬의 표현과 재조합 연산에 대한 아이디어를 제시했던 연구들을 소개하고, 메타 유전 알고리즘을 위한 변이와 초기 해집단 생성, 평가에 대한 방법론을 제시한다.