An Efficient Genetic Algorithm with Partial Evaluation by Clustering

개체 클러스터링을 이용한 효율적인 국소 평가 유전자 알고리즘

유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.