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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.3
- 수록면
- 11 - 19 (9page)
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본 논문에서는 수치 최적화 기법 중 우수한 전역최적화 성능을 가진 것으로 입증된 eDEAS(exhaustive dynamic encoding algorithm for searches)를 이용해서 최적화를 수행하는 동안 생성되는 비용 대각선 패턴을 이용해서 비용함수 형상의 불규칙도를 측정하는 방법을 새롭게 제안한다. 이는 비용함수 형상의 특성에 따라 DEAS의 세 가지 패턴을 적응적으로 변형시키는 intelligent DEAS 개발의 전 단계이며, 네 가지 대표적 테스트 함수에 대해 적용함으로써 제안된 불규칙도 측정법의 적합성을 확인했다. 또한 제안된 불규칙도 측정법은 탐색변수별 비용함수 영향도도 알 수 있게 하므로 최적설계 시 가장 중요한 변수를 우선적으로 설계하는데 사용될 수도 있다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. DEAS
Ⅲ. Cost Diagonal Pattern Analysis
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Conclusion
Acknowledgement
References
Authors
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. -W. Kim / 2004 / Numerical method for global optimization: dynamic encoding algorithm for searches / IEE Proc.-Control Theory and Appl 151 (5) : 661 ~ 668
3. [학술지(정기간행물)] - J. -W. Kim / 2008 / On-load motor parameter identification using univariate dynamic encoding algorithm for searches / IEEE Trans. Energy Conversion 23 (3) : 804 ~ 813
5. [단행본] - D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning / Addison Wesley
6. [학술대회논문] - B. Manderick / 1991 / The genetic algorithm and the structure of the fitness landscape / 4th International Conference on Genetic Algorithms : 143 ~ 150
7. [학술대회논문] - M. Mitchell / 1991 / The royal road for genetic algorithms: fitness landscape and ga performance / 1st European Conference on Artificial Life : 245 ~ 254
3. [학술지(정기간행물)] - J. -W. Kim / 2008 / On-load motor parameter identification using univariate dynamic encoding algorithm for searches / IEEE Trans. Energy Conversion 23 (3) : 804 ~ 813
5. [단행본] - D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning / Addison Wesley
6. [학술대회논문] - B. Manderick / 1991 / The genetic algorithm and the structure of the fitness landscape / 4th International Conference on Genetic Algorithms : 143 ~ 150
7. [학술대회논문] - M. Mitchell / 1991 / The royal road for genetic algorithms: fitness landscape and ga performance / 1st European Conference on Artificial Life : 245 ~ 254
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