메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1997.10
수록면
111 - 114 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
유전자 알고리즘은 생태계의 적자 생존의 원리를 모방한 확률론적 탐색 알고리즘이다. 현재 많은 분야에서 유전자 알고리즘이 폭 넓게 응용되고 있지만 아직까지 이론적으로 완전히 설명되지 못하고 있다. 또한 지금까지 제안된 유전자 알고리즘 사이의 우열도 단정지어 말할 수 없다. 본 논문에서는 여러 유전자 알고리즘들의 성능을 비교 분석하였다. 논문에서 제시한 문제는 탐색 공간이 상당히 큰 문제로 실세계에서 유용하게 사용되는 그래프 착색 문제로 잡았다. 성능비교 대상 유전자 알고리즘은 모두 여섯가지로 그래프 착색 문제에 맞게 수정하였다. 성능 비교 방법은 다섯가지 방법을 사용하였다. 실험에 사용한 그래프는 모두 네가지 크기를 갖고 각 크기마다 10개씩 임의로 생성하여 실험에 사용하였다. 실험결과 그래프 크기에 다소 차이는 있지만 염색체 길이와 위치가 가변적이면서 반복을 사용하는 패스트 메시 유전자 알고리즘 (FMGA: Fast Messy Genetic Algorithm)이 그래프 착색 문제를 풀기 위해 가장 효과적임을 알 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 성능 비교 대상 유전자 알고리즘

3. 성능 비교 방법 및 실험 결과

4. 결론

참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

[特輯]최적화 문제에서 그래프의 응용
정균락 정보과학회지 1992 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017927176