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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동훈 (국방과학연구소) 허성필 (해군사관학교)
저널정보
한국군사과학기술학회 한국군사과학기술학회지 한국군사과학기술학회지 제2권 제1호
발행연도
1999.1
수록면
90 - 100 (11page)

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유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.
#유전자 알고리즘 #적합도 #군집 적합도 #확률적 시뮬레이션 #군집 분석 #Genetic Algorithm #fitness #cluster fitness #Stochastic Simulation #Robust Search Algorithm #Cluster Analysis #Bernoulli Random Variable #Monte Carlo Simulation

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