연속 최적화를 위한 개선된 MAP-Elites 알고리즘

최태종

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최태종 (전남대학교)

저널정보: 한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제13권 제2호

발행연도: 2024.2

수록면: 129 - 135 (7page)

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이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 “DE/rand/1/bin” 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 “DE/rand/1/bin” 연산자 대신에 “DE/current-to-rand/1” 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.

#인공지능 #진화 연산 #진화 알고리즘 #연속 최적화 #Artificial Intelligence #Evolutionary Computing #Genetic Algorithms #Continuous Optimization

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