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저자정보
김성훈 (건국대학교) 장병탁 이창용 (한국전자통신연구원) 이창훈
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1997.10
수록면
19 - 22 (4page)

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장애물이 있는 실수 값의 공간상에서 경로 최적화 문제 해결하는 것을 학습하기 위해서는 많은 학습 예제를 필요로 한다. 최적화 문제 해결을 위한 진화 알고리즘은 비트 스트링을 사용하나 경로 최적화와 같은 실제 공간에서의 적용을 위해서는 실수 값을 사용하는 것이 적합하다. 또한 대부분 능동적 학습 방법은 학습 예제들의 분포에 따른 통계적인 방법을 사용한다. 그러나 시작점에서 목적점으로의 장애물을 회피하기 위한 여러 개의 점들로 구성된 경로는 통계적인 분포를 알 수 없으므로 적용이 불가능하다. 따라서 실수 값 진화 알고리즘을 이용하여 찾은 최적 경로를 실제 사용하기 위해서 경로들의 지식 베이스를 증가시키는 점진적 진화 학습 방법을 제안한다. 실험을 통해 점진적 진화 학습 방법이 보편적이고 유용함을 보인다.

목차

요약

1. 서론

2. 진화 알고리즘의 실수 값의 최적 경로

3. 점진적 진화 학습 방법

4. 실험및 결과

5. 결론 및 향후 연구 과제

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