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홍성삼 (가천대학교) 한명묵 (가천대학교) 최혁진 (국방과학연구소) 문창민 (국방과학연구소)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
540 - 548 (9page)

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무기할당 문제(Weapon Target Allocation : WTA)는 전형적인 NP-Complete 문제로 공중에서 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이러한 NP-Complete 문제들은 주로 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다. 유전자 알고리즘은 대표적인 휴리스틱 알고리즘으로 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보여주는 휴리스틱 알고리즘이다. 유전자 알고리즘의 단계 중에 population 초기화는 최초 염색체를 결정하는 문제로 유전자 알고리즘의 해의 질을 높일 수 있고, 탐색 성능을 높일 수 있으나 많은 연구가 이루어지고 있지 않는 분야이다. 따라서 본 논문에서는 WTA 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 population 초기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 초기화할 때 WTA 문제 도메인의 특성을 반영하고, 우성유전자를 상속받는다. 또한, 문제 공간에서의 탐색 공간을 넓게 선정하여 질이 좋은 해를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 다른 알고리즘과의 다양한 속성의 비교분석 및 실험을 통해 성능을 분석하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 WTA 문제 해결에서 다른 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. 특히, 제안하는 알고리즘은 문제 상황에 따라 RMI 수치를 조정하여 적응성 있게 적용할 수 있기 때문에, 문제의 상황이 다양한 WTA 문제 도메인에 적용하기 적합한 알고리즘이다.
#임의 난수 생성 #유전자 알고리즘 #무기할당 #휴리스틱 #population 초기화 #Random Generator #Genetic Algorithm #Weapon-Target Allocation #Heuristic #population Initialization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 Random Mutation Inherit 초기화 방법
4. 실험 및 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
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1. [보고서] - Dorigo, M. / 1991 / The ant system : an autocatalyic optimizing process google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Kirkpatrick, S / 1983 / Optimization by Simulated Annealing / Science 220 : 671 ~ 680 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Fred Glover / 1989 / Tabu Search-Part 1 / ORSA Journal on Computing 1 (2) : 190 ~ 206 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Fred Glover / 1990 / Tabu Search-Part 2 / ORSA Journal on Computing 2 (1) : 4 ~ 32 google schola 5. [학술대회논문] - J. Kennedy / 1995 / Particle Swarm Optimization / IEEE International Conference Neural Network 4 : 1942 ~ 1948 google schola

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