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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제7호
발행연도
2007.12
수록면
869 - 874 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

다목적 함수 최적화를 위한 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘에서의 해집단의 다양성에 관한 연구
이희재 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2007.12 학술저널
다목적 함수 최적화를 위한 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘에서의 해집단의 다양성에 관한 연구
이희재 ,  심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 ‘파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)’이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA: Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.
#Co-evolutionary #Evolutionary Algorithm #Multiobjective optimization #Diversity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다목적 함수 최적화 문제의 정의
3. 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘
4. 비지배적 해들과의 유클리디안 거리에 의한 선택 방법
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
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