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한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제5권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
69 - 76 (8page)

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유전자 알고리즘을 이용하여 최적화 분야의 문제를 해결할 때 교배율과 돌연변이율과 같은 파라미터는 문제 해결 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 제한된 수식이 주어졌을 때 이 수식을 계산할 수 있는 가상 머신의 프로그램을 찾는 문제에서 최적의 교배율과 돌연변이율을 조사하는 방법을 제안한다. 실험에서 열개의 파라미터 조합을 일곱 부류의 수식에 적용하여 해가 발견되기까지의 평균세대수를 비교하였다. 그 결과 네 번째 파라미터 조합이 가장 좋은 결과를 보였다.
#genetic algorithms #parameter investigations #crossover #mutation #expressions

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A. Mark / 2004 / A Decision Making Framework for Game Playing Using Evolutionary Optimization and Learning / The 2004 Congress on Evolutionary Computation : 373 ~ 380 google schola D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithm in Search, Optimization, and Machine Learning / Addison-Wesley google schola J. D. Wei / 2004 / A New Approach to the Traveling Salesman Problem Using Genetic Algorithm with Priority Encoding / The 2004 IEEE Congress on Evolutionary Computation : 1457 ~ 146 google schola J. R. Koza / 1993 / Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection / MIT Press google schola K. Stoffel / 1996 / High-Performance, Stack-Based Genetic Programming / Proceedings of the First Annual Conference on Genetic Programming : 224 ~ 229 google schola

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