한국지능시스템학회논문지 (Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems)

  • 제11권1호
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  • Pages.70-75
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  • 2001
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  • 1976-9172(pISSN)
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  • 2288-2324(eISSN)
한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

진화 하드웨어를 위한 종 적응 진화 방법

Species Adaptive Evolution Method for Realization of Evolvable Hardware

  • 반창봉 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 전호병 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 박창현 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 정구철 (한국기술교유대학교 정보통신공학과) ;
  • 심귀보 (중앙대학교 전자전기공학부)
  • 발행 : 2001.02.01
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초록

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

키워드

참고문헌

  1. Evolvable Systems : From Biology to Hardware no.1259 An evolved Circuit Intrinsic in Silicon, Entwined with Physics A. Thompson
  2. Adaptative Natural and Artificial Systems John. H. Holland
  3. Genetic Algorithms + Data Structures Evolution Programs(Third Edition) Z.Michalewicz
  4. Bradford Book An Introduction to Genetic Algorithm Melanie Mitchell
  5. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning David E. Goldberg
  6. Artificial Life II Genetic evolution and Co-Evolution of Computer Programs John. R. Koza
  7. Parallel Problem solving from Nature 2 A paralleled Genetic Algorithm based on a Neighborhood Model and Its Application to the Job Shop Scheduling Tamaki. H;Nishikaya. Y
  8. Proc. 3rd Int. Conf. Genetic Algorithms ASPARAGOS An Asynchronous Parallel Genetic Optimization Strategy Gorges Schleuter. M
  9. Genetic Algorithms + DataStructures = Evolution Programs Zbigniew Michalewicz
  10. Proc. Of the 3rd ICGA Using genetic algorithms to solve np-complete problems De Jong, K.A;W.M. Spears