• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
• /
• pp.417-419
• /
• 2010

본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.139-141
• /
• 2006

유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.71-73
• /
• 2017

논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

• 한국잠사곤충학회지
• /
• 제7권
• /
• pp.43-47
• /
• 1967

가잠 다교배와 차대잠의 형질을 연구하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 삼원이교배에 있어서는 이원이중교배와 같이 잠품종적인 수정선택성과 교배순서가 작용하여서 그 수정력이 차대잠 형질에 나타난다. 2. 사원삼교배에 있어서는 보통반문백색견, 용각백색견, 이호백색견 적색잠등을 공시하여 중복교배를 시켰던 바 차대에 모품종과 부품종 이외의 형질잠이나 형질잠은 전혀 나타나지 않았다. 3. 교미시간을 달리한 삼원이교배에서는 교미시간이 차대잠에 영향을 미치며 교미시간의 장단은 교배형식과 밀접한 관계가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.943-948
• /
• 2018

본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
• /
• pp.130-133
• /
• 2010

본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1251-1255
• /
• 2011

본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 월간낙농육우
• /
• 제19권11호통권211호
• /
• pp.86-90
• /
• 1999

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.478-481
• /
• 2010

본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.

• 월간 양돈
• /
• 제18권7호통권203호
• /
• pp.135-140
• /
• 1996