Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.324-327
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2007
유전프로그래밍(GP)은 GA, ES, 그리고 EA등에 비해 구조의 복잡함으로 인해 상대적으로 진화방식 및 진화연산자에 대한 연구가 미진한 실정이다. 본 논문에서는 유전프로그래밍에 대한 점진형 진화 방식과 트리 깊이 및 부모간의 거리를 기반으로 한 새로운 진화연산자를 제안한다. 이항식 벤치마크 문제에 대하여 실험을 수행하였고, 세대형 진화 방식 및 기존 연산자와의 성능을 비교하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.483-487
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2005
본 논문에서 우리는 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 새로운 유전 알고리즘을 제안하였다. 새로운 유전 알고리즘의 가장 큰 특징은 서로 다른 목적을 가진 2개의 집단을 가지고 진화를 수행한다는 점이다. 하나의 집단은 일반적인 유전 알고리즘의 그것과 비슷하지만, 좋은 영역의 탐색에 집중하는 경향을 보이며 다른 하나의 집단은 이러한 좋은 영역에의 집중 시 나타날 수 있는 조기 수렴 문제를 보완하기 위해 탐색을 다각화 하는 방향으로 진화한다. 몇 가지 최적화 문제에 대한 실험 결과 이러한 특성이 다른 2개 집단에 의한 진화 방법이 문제 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
This paper presents the implementation of simple genetic algorithm using hardware description language for evolvable hardware embedded system. Evolvable hardware refers to hardware that can change its architecture and behavior dynamically and autonomously by interacting with its environment. So, it is especially suited to applications where no hardware specifications can be given in advance. Evolvable hardware is based on the idea of combining reconfigurable hardware device with evolutionary computation, such as genetic algorithm. Because of parallel, no function call overhead and pipelining, a hardware genetic algorithm give speedup over a software genetic algorithm. This paper suggests the hardware genetic algorithm for evolvable embedded system chip. That includes simulation results for several fitness functions.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.325-327
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2002
진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위만 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분방정식의 해를 구하는 기법에서 유전 알고리즘을 이용하여 그 결과를 찾아본다. 본 논문에서의 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.
This study aimed to investigate pre-service science teachers' perceptions of significance and usefulness of evolution and genetics. To this end, 82 pre-service biology teachers and 159 non-biology science teachers answered the items to measure the perceptions of significance and usefulness of evolution and genetics. The validity and reliability were examined using Cronbach alpha, two-dimensional rating scale model Rasch analysis, and factor analysis. The finding illustrated that the test items met the benchmark to be valid and reliable test items. Second, pre-service teachers' perception of significance and usefulness of evolution was independent to that of genetics. The level of pre-service teachers' perception of significance and usefulness of evolution was lower than the level of genetics. Lastly, the levels of pre-service teachers' perceptions of significance and usefulness of evolution and genetics were not significantly different across academic years and majors (biology and non-biology). The findings of this study stressed the importance of teaching significance and usefulness of evolution and genetics in pre-service science teacher education program.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.607-608
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2016
진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.330-332
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1998
모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.
In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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