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저자정보
최영환 (고려대학교) 이호민 (고려대학교) 유도근 (수원대학교) 김중훈 (고려대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제19권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
1 - 11 (11page)

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다양한 공학분야의 최적화 문제를 해결하기 위해 적절한 매개변수를 설정하기란 번거로운 작업이며, 매개변수 민감도 분석을 통해 적절한 매개변수를 설정하더라도 설정된 매개변수가 모든 문제에 적절한지 판단하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 매개변수를 문제에 따라 적절하게 설정하는 매개변수 자동검보정 (Self-adaptive) 화음탐색 알고리즘이 개발되고 발전하고 있다. 본 연구에서는 지금까지 개발된 자가적응형 하모니서치를 조사하고 그의 특성을 해탐색, 설정 매개변수, 적용성 등으로 구분하였으며, 이 중 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 적절한 매개변수 설정을 통해 해의 성능 향상을 위해 개발 된 6 가지 자가적응형 화음탐색 알고리즘을 선택하여 비교 분석을 수행하였다. 최적화 결과의 객관적인 비교를 위해 대표적인 수학적, 공학적 최적화 문제를 모두 적용 하였고, 다양한 성능 지수 (Performance index)를 사용하여 각 알고리즘의 성능을 정량적으로 비교하였다. 이것은 향후 신규 최적화 알고리즘을 개발하거나 해 탐색의 성능을 향상시키는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
#Algorithm #Harmony Search #Metaheuristic #Optimization #Self-adaptive approach

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 적용 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
Z. W. Geem, Y. H. Cho, Optimal design of water distribution networks using parameter-setting-free harmony search for two major parameters, Journal of Water Resources Planning and Management vol. 137, no. 4, pp. 377-380, 2010. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000130 K. Deb, H. G. Beyer, Self-adaptive genetic algorithms with simulated binary crossover, Evolutionary computation, vol. 9, no. 2, pp. 197-221, 2001. DOI: https://doi.org/10.1162/106365601750190406 A. Ismail, A. P. Engelbrecht, Self-Adaptive Particle Swarm Optimization, Seal, vol. 7673, 2012. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34859-4_23 M. G. Omran, A., Salman, A. P. Engelbrecht, Self-adaptive differential evolution, International Conference on Computational and Information Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005. Z. W. Geem, J. H. Kim, G. V. Loganathan, A new heuristic optimization algorithm: harmony search, simulation, vol. 76, no. 2, pp. 60-68, 2001

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