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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제17권 제1호
발행연도
2007.4
수록면
341 - 344 (4page)

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본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 개념을 병렬 유전자 알고리즘에 적용하여 계층적 공정 경쟁기반 병렬유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 구현하였을 뿐만 아니라 실수코딩 유전자 알고리즘(Real-Coded Genetic Algorithm: RCGA)에서 좋은 성능을 갖는 산술교배(Arithmetic crossover), 수정된 단순교배(modified simple crossover) 그리고 UNDX(unimodal normal distribution crossover)등의 다양한 교배연산자들을 적용, 분석함으로써 개선된 병렬 유전자 알고리즘을 제안하였다. UNDX연산자는 다수의 부모(multiple parents)를 이용하여 부모들의 기하학적 중심(geometric center)에 근접하게 정규분포를 이루며 생성된다. 본 논문은 UNDX를 이용한 HFCGA모델을 구현하고 함수파라미터 최적화 문제에 많이 쓰이는 함수들에 적용시킴으로써 그 성능의 우수성을 증명 한다.
#Parallel Genetic Algorithm(PGA) #Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithm(HFCGA) #migration #crossover #parameter optimization

목차

요약
1. 서론
2. 실수코딩 유전자 알고리즘과 교배 연산자의 개관
3. 계층적 공정 경쟁 병렬 유전자 알고리즘
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론
감사의 글
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