Derivative Evaluation and Conditional Random Selection for Accelerating Genetic Algorithms

Sung Hoon Jung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sung Hoon Jung

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.1

발행연도: 2005.3

수록면: 21 - 28 (8page)

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This paper proposes a new method for accelerating the search speed of genetic algorithms by taking derivative evaluation and conditional random selection into account in their evolution process. Derivative evaluation makes genetic algorithms focus on the individuals whose fitness is rapidly increased. This accelerates the search speed of genetic algorithms by enhancing exploitation like steepest descent methods but also increases the possibility of a premature convergence that means most individuals after a few generations approach to local optima. On the other hand, derivative evaluation under a premature convergence helps genetic algorithms escape the local optima by enhancing exploration. If GAs fall into a premature convergence, random selection is used in order to help escaping local optimum, but its effects are not large. We experimented our method with one combinatorial problem and five complex function optimization problems. Experimental results showed that our method was superior to the simple genetic algorithm especially when the search space is large.

#Genetic Algorithms #Derivative Evaluation #Premature convergence #Random Selection #Optimization

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[학술지(정기간행물)] - / 1989. / Genetic Algorithms in Search

[학술지(정기간행물)] - / / ``Fuzzy Control of pH Using Genetic Algorithms ''IEEE Trans. on Fuzzy Systems 1 : 46 ~ 53

[학술지(정기간행물)] - / / ``An Overview of Genetic Algorithms

[학술지(정기간행물)] - / / ``An Introduction to Simulated Evolutionary Optimization '' IEEE Trans. on Neural Networks 5 : 3 ~ 14

[학술지(정기간행물)] - / aug.1998. / A Tool for Modelling and Optimization of Complex Systems 29 : 639 ~ 659

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정성훈

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