[공과기술] 랜덤해의 확률 분포를 이용한 유전자 알고리즘의 성능 향상 / 랜덤해의 확률 분
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작성일 23-05-06 13:56
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일반적으로 해공간이 방대하고 국부해(local maximum)가 많은 최적화 문제의 경우 유전자 알고리즘이 조기에 국부해로 수렴하는 문제가 발생하며, 이를 방지하기 위하여 다음세대의 해집단을 구성할 때 일정 비율의 해개체를 랜덤하게 생성하거나, 국부해로 수렴했다고 판단되는 경우 해집단의 대부분을 재초기화 시키는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 해집단의 평균(average) 수렴 속도를 느리게 할 수 있따 본 논문에서는 랜덤하게 만들어지는 해개체의 확률적인 점수 분포에 따라 다음 세대에서의 새로운 해개체 생성 비율을 동적으로 변화시킴으로서 알고리즘의 평균(average) 수렴속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 시간표 작성(timetabling) 문제에 적용하여 이러한 방법에 따른 성능 향상 실험을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법을 사용한 경우의 결과가 고정된 비율의 랜덤해를 생성시킨 경우의 가장 좋은 결과에 비해 약 10% 이상 향상됨을 볼 수 있었다.
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랜덤해의 확률 분포를 이용한 유전자 알고리즘의 성능 향상 한정기, 조광제...
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공과기술 랜덤해의 확률 분포를 이용한 유전자 알고리즘의 성능 향상 / 랜덤해의 확률 분
랜덤해의 확률 분포를 이용한 유전자 알고리즘의 성능 향상 한정기, 조광제, 설승진, 김준태 동국대학교 컴퓨터Engineering과 Improving the Performance of Genetic Algorithm by using Probability Distribution of Random Chromosome Junggi Han, Kwangje Cho, Seungjin Sul, and Juntae Kim Department of Computer Engineering, Dongguk University 요 약 본 논문에서는 유전자 알고리즘에서 다음 세대의 해집단을 구성할 때 포함시키는 랜덤해의 생성 비율을 확률적으로 변화시킴으로서 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. . 서 론 일반적으로 해공간이 방대하고 국부해(local maximum)가 많은 최적화 문제에 유전자 알고리즘을 적용할 경우 해집단이 조기에 국부해로...
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