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- 저자 : 박세환(Sei-Hwan Park) (검색결과 2 건)
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박세환(Park Sei-hwan),김영일(Kim Young-il),이광형(Hyung Lee-Kwang) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A
본 논문에서는 메시 유전자 알고리즘(mGA : Messy Genetic Algorithms)을 초기화할 때, 유전자의 길이와 위치를 무작위로 선택하여 초기 집단(population)을 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 유전자 알고리즘은 그 개체의 길이와 각 유전인자(gene)들의 위치가 고정이 되어 있지만, 메시 유전자 알고리즘은 유전자 개체의 길이와 유전인자의 위치를 고정하지 않으므로써, 문제를 유전자 형태로 표시하는 방법에 따라서 생기는 결속 문제(linkage problem)을 해결하였다. 그러나 초기 집단을 생성하는 과정에서 그 크기가 문제의 크기에 대해서 지수적으로 증가하기 때문에, 문제의 크기가 클 경우 초기 집단을 생성하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 문제의 크기의 제곱에 비례하는 정도의 초기 집단의 크기를 가지고, 무작위로 개체의 길이와 유전인자의 위치를 결정하여 초기화하여 기존의 메시 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하였던 30비트 문제와 기존의 방법으로는 해결하기 어려웠던 로얄로드 문제를 실험한 결과, 일반적인 유전자 알고리즘과 기존의 메시 유전자 알고리즘과 비교하였을 때 제안된 방법이 효과적임을 확인하였다.
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Winner take all 전략을 사용한 이중구조 유전자 알고리즘
김영일(Young-il Kim),김종규(JongKyou Kim),이승수(Seung-Soo Lee),박세환(Sei-Hwan Park),조충호(Choong-Ho Cho),이광형(Hyung Lee-Kwang) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A
이중구조 유전자 알고리즘은 하나의 개체에 두개의 염색체를 가지는 유전자 알고리즘이다. 이중구조 유전자 알고리즘은 표현형을 결정하기위한 우열 결정 방법을 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 이중구조 유전자 알고리즘을 디자인하고, 단일구조 유전자 알고리즘을 적용하기에 어려운 것으로 알려진 몇 가지 문제에 대해서 실험을 행하였다. 실험 결과는 제안된 이중구조 유전자 알고리즘이 단일구조 유전자 알고리즘보다 개선되고 특히 non-stationary fitness function을 가지는 문제에 대해서 population이 효과적으로 대응한다는 점을 보여주고 있다.
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