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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 봄 학술발표논문집 제22권 제1호
발행연도
1995.4
수록면
865 - 868 (4page)

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유전자 알고리즘은 여러 종류의 최적화 문제에 탁월한 성능을 보일 수 있다는 것이 여러 연구에 의하여 증명되었지만, 잠재적인 해를 나타내는 개체를 진화시키는데 많은 시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에 내재되어 있는 병렬성을 이용하여 Fujitsu의 분산 메모리 멀티 컴퓨터인 AP1000상에서 효율적으로 구현할 수 있는 여러 방법을 제안하며, 실제 구현을 통하여 그 성능을 분석한다. 본 논문에서 사용한 병렬 구현 방법은 기본적으로 각 처리기 마다 전체 개체 집단의 일부분인 부개체 집단을 병렬로 진화시키는데, 이때 주위의 처리기와 개체를 교환하면서 진화시킴으로써 전체적으로 최적의 해를 찾도록 하는 것이다. 실제 구현을 통한 성능 평가에 의하면, 본 논문에서 제안한 병렬 구현 방법은 De Jong의 5개 실험 함수들에 대하여 양질의 해를 처리기의 갯수에 비례한 속도로 찾을 수 있음을 알 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 배경

3. 병렬 유전자 알고리즘의 구현

4. 성능평가

5. 결론

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