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유전자 알고리즘과 신경 회로망의 결합에 관한 연구 조사
송윤선,김명원,김종문,Song, Y.-S.,Kim, M.W.,Kim, J.M. 한국전자통신연구원 1994 전자통신동향분석 Vol.9 No.4
최근 생물학에 기반을 두고 최적화 문제와 학습 문제에 많이 사용되고 있는 유전자 알고리즘과 신경 회로망 기술을 결합하는 연구가 활발해 지고 있다. 신경 회로망 연구에 비해 조금 늦게 시작된 유전자 알고리즘에 대한 연구는 유전자 복제, 교차, 돌연 변이 등의 현상을 걸쳐서 새로운 개체를 발생시켜 나가는 진화의 과정에서 착안하여 해결하고자 하는 문제의 해답을 유전자 탐색의 과정을 통하여 찾아내는 것이다. 이 글에서는 유전자 알고리즘과 신경 회로망을 혹은 서로 보조적인 입장에서 혹은 동등한 입장에서 결합하는 연구에 대한 조사를 소개함으로써 보다 복잡한 최적화 문제나 자동 프로그래밍, 기계 학습, 복잡한 자료 분석, 시계열 예측 등의 분야에 응용하는데 도움을 주고자 한다.
이광형(H Lee-Kwang),이도헌(D Lee),이건명(K Lee),송윤선(Y Song) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.1
본 논문에서는 가상기억시스템(virtual memory system)의 페이지 교환 알고리즘에 다중 퍼지 정책을 이용하는 방법을 제안했다. 페이지 교환 알고리즘에서 희생자(victim)를 선정하는 문제는 미래의 페이지 요구(page request)상황에 대한 예측을 필요로 하기 때문에 최적이 성능을 보장하는 알고리즘을 설계하기가 곤란하다. 따라서 경험적으로 관찰할 수 있는 발견적(heuristic)인 정책을 퍼지규칙(fuzzy rule)의 형태로 표현하고 그것을 효과적으로 적응시키는 방법을 제시했다.