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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.11
- 수록면
- 142 - 147 (6page)
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We focus on the global optimal solution and approach three phases to find the global optimal solution. In the first phase, we simply find the local minimum of all domain with random points as initial points. In order to improve this local minimum, we use phase 2 algorithms. In this phase, we can find the sup-local minimum using neighbor search, which search the parallel directions of all axises. For comparing this sup-local minimum, we also get another solutions from Direct search and Genetic Algorithm. Next, we can get improved sup-local minimum to use Genetic Algorithm and Direct Search with the sup-local minimum point as an initial point. Finally, using Multi start algorithm, we find the local minimum from several initial points and get the sup-local minimum from several initial points, and compare all solutions.
목차
Abstract
1. 서론
2. Neighbor Search 방법 및 알고리즘
3. 최적해 비교를 위한 멀티스타트 및 휴리스틱 알고리즘
4. 실험 방법
5. 결과 및 토론
6. 결론
참고문헌
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