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논문 기본 정보

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저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제7권 제4호
발행연도
2006.1
수록면
201 - 206 (6page)

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유전자 알고리즘은 공학 분야에서 필요한 여러 가지 최적화 문제에 대하여 최적에 가까운 해를 제공해주는 반복적 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 특정 교배방법에서 유전자의 배열순서가 적합도가 높은 스키마의 길이에 미치는 영향을 고찰하였다. 또한 이에 따른 유전자 알고리즘의 성능 변화를 두 개의 예제를 이용한 실험을 통하여 관찰하였다. 예제로 사용된 그래프 분할과 knapsack 문제를 위해 몇 가지 유전자 재배열 방법을 제시하였다. 실험결과에 따르면 유전자 재배열 방법마다 서로 다른 유전자 알고리즘 성능을 보여주었으며, 적합도가 높은 스키마의 길이를 고려한 재배열 방법이 재배열을 하지 않았을 때 보다 유전자 알고리즘의 성능을 향상시켜 주는 것을 관찰하였다. 따라서 주어진 문제에 적합한 유전자 재배열 방법을 찾는 것이 대단히 중요함을 확인하였다.
#Genetic algorithm #Gene reordering #Graph partitioning #Knapsack problem #Clustering.

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참고문헌 (7)

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C. Reeves / 1995. / Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems google schola D. E. Goldberg / 1989. / Genetic Algorithms in Search Optimization & Machine Learning google schola I. J. Ramirez-Rosado, / May.1998 / Genetic Algorithms Applied to the Design of Large Power Distribution Systems 13 (2) : 696 ~ 703 google schola M. R. Garey / 1983. / Computers and intractability san francisco google schola P. Mazumder / 1999 / Genetic Algorithms for VLSI Design, Layout & Test Automation google schola

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