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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
45 - 51 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용한 번식을 통한 개체진화 속도향상
정성훈 한국컴퓨터정보학회논문지 2011.03 학술저널

2010

유전자 알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용한 번식을 통한 개체의 빠른 진화
정성훈 대한전자공학회 학술대회 2010.11 학술대회자료

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본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.
#유전자알고리즘 #단성생식 #양성생식 #진화 #genetic algorithms #monogenesis #gamogenesis #evolution

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1. [단행본] - D. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / Addison-Wesley google schola 2. [학술지(정기간행물)] - J. Andre / 2001 / An improvement of the standard genetic algorithm fighting premature convergence in continuous optimization / Advances in engineering software 32 (1) : 49 ~ 60 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Srinivas / 1994 / Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithm / IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 24 : 656 ~ 667 google schola 4. [학위논문] - A. Tuson / 1995 / Adapting Operator Probabilities in Genetic Algorithms / 석사 / University of Edinburgh google schola 5. [학술지(정기간행물)] - E. Alba / 2005 / The exploration/exploitation tradeoff in dynamic cellular genetic algorithms / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 9 (2) : 126 ~ 142 google schola

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