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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제11호
발행연도
2005.11
수록면
1,071 - 1,084 (13page)

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최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 분포 추정 알고리즘

3. 변분 베이지안 혼합 인자 분석

4. 변분 베이지안 혼합 인자 분석에 의한 진화 알고리즘

5. 실험 및 결과

6. 결론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - / 1995. / Evolution and Optimum Seeking google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / From recombination of genes to the estimation of distribution I. Binary parameters 1141 : 178 ~ 187 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / A review on estimation of distribution algorithms Estimation of Distribution Algorithms : 57 ~ 100 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2002. / A survey of optimization by building and using probabilistic models 21 : 5 ~ 20 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Evolutionary algorithm using marginal histogram in continuous domain : 230 ~ 233 google schola

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