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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.1
- 수록면
- 27 - 37 (11page)
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모사풀림(SA)의 특징적인 Metropolis 규준을 단순 유전자 알고리즘(SGA)의 재생산 연산과정에 도입함으로써 Metropolis 유전자 알고리즘(MGA)이 개발되고, 구조 설계 최적화에 응용되었다. 이러한 결합을 통하여 MGA는 개체의 다양성을 유지하며, 초기 세대에서 나타날 수 있는 유용한 유전자 정보가 보존될 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안된 MGA는, 국부적 최적해로 조기 수렴하게 되는 SGA의 단점과 정밀한 전역적 최적해를 찾기 위해 수없이 많은 계산을 해야 하는 SA의 단점을 극복하게 되었다. 수치예를 통하여 MGA의 성능과 적용성을 재래의 알고리즘들과 비교하고 평가하였다. 특히 MGA의 성능 신뢰성과 강건성을 평가하는 데는 집단 크기와 최대 반복세대수의 효과를 인용하였다. 이론적 고찰과 수치예의 결과로부터, 이 연구에서 개발된 MGA가 효율성과 신뢰성을 갖춘 구조 설계 최적화의 도구로서 평가되었다.
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/ 1987 / Equation of State Calculations by Fast Computing Machines
/ 1989 / Genetic Algorithms in Search
/ 1989 / Microgenetic algorithms for Stationary and Nonstationary Function Optimization intelligent control and adaptive systems (1196) : 289 ~ 296
/ 1992pp.197-200. / An Application of ALMBFGS Algorithm for the Optimum Section Design of Composite Breakwaters J. of Korean Society of Civil Engineers
/ 1997 / Hybrid Optimization Algorithm Based on the Interface of a Sequential Linear Approximation Method and a Genetic Algorithm 34 (1) : 93 ~ 101
/ 1989 / Genetic Algorithms in Search
/ 1989 / Microgenetic algorithms for Stationary and Nonstationary Function Optimization intelligent control and adaptive systems (1196) : 289 ~ 296
/ 1992pp.197-200. / An Application of ALMBFGS Algorithm for the Optimum Section Design of Composite Breakwaters J. of Korean Society of Civil Engineers
/ 1997 / Hybrid Optimization Algorithm Based on the Interface of a Sequential Linear Approximation Method and a Genetic Algorithm 34 (1) : 93 ~ 101
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