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This research is partially supported by Institute of Information and Telecommunication Technology of KNU.
한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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- Pages.559-560
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- 2021
협력적 공진화 차등진화
Cooperative Coevolution Differential Evolution
- Shin, Seong-Yoon (Kunsan Natl. University) ;
- Lee, Hyun-Chang (Wonkwang University) ;
- Shin, Kwang-Seong (Wonkwang University) ;
- Kim, Hyung-Jin (Jeonbuk Natl. University) ;
- Lee, Jae-Wan (Kunsan Natl. University)
- 발행 : 2021.10.03
초록
차등 진화는 연속 최적화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘이다. 그러나 대규모 최적화 문제를 해결하기 위해 차등 진화를 적용하면 성능이 급격히 저하되고 런타임이 기하급수적으로 증가한다. 따라서 Spark(SparkDECC로 알려짐)를 기반으로 하는 새로운 협력 공진화 차동 진화가 제안된다. 분할 정복 전략은 SparkDECC에서 사용된다.
Differential evolution is an efficient algorithm for solving continuous optimization problems. However, applying differential evolution to solve large-scale optimization problems dramatically degrades performance and exponentially increases runtime. Therefore, a novel cooperative coevolution differential evolution based on Spark (known as SparkDECC) is proposed. The divide-and-conquer strategy is used in SparkDECC.
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