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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 白斗權
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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순회판매원문제(TSP)는 대표적인 NP-Hard 문제로 전체도시 순회경로 탐색에 유전알고리즘이 사용된다. TSP에 유전알고리즘을 사용할 경우 다양한 교배,돌연변이,선택 연산자와 세부 설정 값을 파라미터로 사용된다. 파라미터 개수가 n개이고 각 파라미터가 x개의 가능한 값을 가질 때, 해당 파라미터들의 조합은 x^n 개가 되어 적합한 파라미터 조합을 찾기 어렵다. 메타유전알고리즘으로 유전알고리즘의 적합한 파라미터 조합을 찾을 때 대상 유전알고리즘의 파라미터 조합(메타정보)을 1차원 배열의 염색체로 하는 추가 유전알고리즘을 사용하여 파라미터 조합을 탐색한다. TSP별로 문제 크기에 맞는 파라미터 조합을 자동으로 탐색하므로 TSP 문제에 맞는 맞춤형 파라미터 조합을 제공한다. 또한 제어노드와 분산노드의 분리 구성으로 분산환경에서 확장 가능한 구조를 제시하였다. 실험을 통해 TSPLib에 등록된 Belin52, kroA100, kroA200을 대상으로 Random Best 파라미터 조합과 추천 파라미터 조합 간에 TSP의 전체도시 순회거리의 평균 값에 유의한 차이가 있는 지를 실험을 통해 비교 검증하였다.
목차
1. 서론 11.1 연구 배경 12. 관련 연구 43. 제안 모델 63.1 제안 모델의 개요 63.2 제안 모델의 구조 73.3 아키텍처 및 설계 184. 시스템 구현 215. 실험 및 평가 255.1 실험의 목적 255.2 실험대상 255.3 실험방법 및 결과 265.4 평가 326. 결론 35참고문헌 35
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