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기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 헬름홀츠 머신

3. 연속 함수 최적화 알고리즘

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 과제

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