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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第32卷 第4號
발행연도
2007.12
수록면
1 - 18 (18page)

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In this paper, we develop an adaptive genetic algorithm (aGA). The aGA has an adaptive scheme which can automatically determine the use of local search technique and adaptively regulate the rates of crossover and mutation operations during its search process. For the adaptive scheme, the ratio of degree of dispersion resulting from the various fitness values of the populations at continuous two generations is considered. For the local search technique, an improved iterative hill climbing method is used and incorporated into genetic algorithm (GA) loop.
In order to demonstrate the efficiency of the aGA, i) a canonical GA without any adaptive scheme and ii) several conventional aGAs with various adaptive schemes are also presented. These algorithms, including the aGA, are tested and analyzed each other using various test problems. Numerical results by various measures of performance show that the proposed aGA outperforms the conventional algorithms.
#Adaptive Genetic Algorithm #Adaptive Scheme #Local Search Technique

목차

Abstract
1. Introduction
2. Exploitation and Exploration in GA search
3. Design of aGA
4. Numerical Examples
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1989 / Journal of Structural Engineering (nlinear mixed-discrete structural optimization) : 626 ~ 646 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1995 / Adaptive and self-adaptive evolutionary computations : 152 ~ 163 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1991 / Handbook of Genetic Algorithms google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / / Analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems University of Michigan : 76 ~ 9381 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / A self adaptive hybrid genetic algorithm, Proceedings on the Genetic and Evolutionary Computation Conference google schola

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