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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.5
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
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전역 최적해를 구하기 힘든 복잡한 최적화 문제에 대한 범용의 발견적 방법으로 1970년대에 생물의 진화현상을 모방한 유전알고리즘(GA)이 제안되어 성공적인 적용 결과를 보였다. 이후 1980년대에 각종 진화 알고리즘(EA), 가상어닐링(SA,1983), 터부서치(TS,1986) 등을 거치면서 괄목한 성과를 보여 매우 인기 있는 최적화 방법으로 자리 잡아 메타휴리스틱이라는 분야로 불릴 정도가 되었다. 이 방법들의 공통점은 진화와 같이 자연에서 오랜 세월에 걸친 반복을 통해 안정성이나 적응도를 높여가는 현상을 세밀하게 관찰하여 그 현상을 모방하여 반복적으로 해를 개선시켜 나가되 확률적인 이동을 통해 지역 최적점을 벗어나 전역 최적점으로 접근하도록 한다는 점이다. 본 연구에서는 GA, SA, TS와 이후 최근까지의 제안된 다양한 형태의 메타휴리스틱 방법, 즉, 개미군집최적화 (ACO, 1992) 분자군락최적화(PSO, 1995), 하모니탐색(HS, 2001), 꿀벌군집 최적화(BCO, 2004), 지능적물방울(IWD, 2007), 반딧불이 알고리즘(FA, 2008), 원숭이 탐색(MS, 2008), 뻐꾸기 탐색(CS, 2009) 등의 최근까지 제안된 다양한 자연현상을 모방한 메타 휴리스틱 방법들이 소개 된다. 배경이 자연 현상과 그것을 어떻게 인공적인 알고리즘으로 만들었는지, 적용한 성과 등을 개괄적으로 소개하고 그들 사이의 유사점과 차이점을 분석한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 고전 메타휴리스틱
3. 자연에서 얻어진 메타휴라스틱 방법 들
4. 결론 및 토의
참고문헌
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