• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.61-63
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• 2003

지난 10년 동안 유전 알고리즘은 어렵고 복잡한 다양한 문제들을 해결하기 위한 새로운 방법으로 인식되어왔다. 이러한 유전 알고리즘의 성능은 알고리즘 내에 구현되는 여러 연산자들에 좌우된다. 따라서 많은 연구자들이 새로운 연산자 개발에 관심을 가져 왔었다. 특히, 가장 널리 알려진 조합최적화 문제 중에 하나인 알려진 traveling salesman problem (TSP)의 경우 NP-hard문제로 분류되어 현재까지 이를 해결하기 위한 다양한 유전 연산자들이 개발되어 왔었다. 따라서 본 논문에서는 TSP 문제를 test problem로 이용하여 이를 해결하기 위한 새로운 유전 연산자 특히 교차 (Crossover Operator) 연산자들을 제안하고 기존의 다양한 연산자들과 비교를 통해서 성능을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.744-746
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• 1998

외판원(Traveling Salesman Problem)는 계산 복잡도가 매우 높으므로 이를 해결하려는 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 최근에는 특히 휴리스틱(Heuristic) 에 기반한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)에 위한 방법이 관심을 집중시키고 있고, 이를 위한 다양한 교잡(Crossiver)연산자와 돌연변이(Mutation) 연산자들이 발표되고 있다. 돌연변이연산자는 지역해에 빠지는 것을 방지하며, 유용한 유전 특성을 잃어버릴 위험이 있는 교잡 연산자의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 돌연변이 연산자를 개발하여 적용한 유전 알고리즘으로 외판원 문제를 해결한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.91-93
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• 2003

자원 제약이 있는 일정 계획 문제는 잘 알려진 NP-hard 문제이다. 이런 문제는 최적해를 구하기 어려운 경우가 많기 때문에 최적해에 근사한 값을 빠른 시간에 구할 수 있는 휴리스틱 방법을 사용한다. 최근에는 휴리스틱의 한가지 방법으로써 유전 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 자원 제약이 있는 일정 계획문제에 효율적인 유전 연산자를 제안한다. 이 유전 연산자는 자원 제약이 있는 일정 계획 문제에서 기존에 볼 수 없었던 강력한 상속성을 가지고 있다 이 연산자를 표준문제에 적용하여 문헌에 있는 기존의 다른 연산자 보다 우수함을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.42-44
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• 1998

Sequential Ordering Problem(SOP)은 여러 개의 도시를 방문함에 있어 '어떤 도시를 다른 도시보다 먼저 방문해야 한다'는 선행제약이 있는 비대칭 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem)로서, 주어진 선행 제약을 만족하면서 모든 도시를 한번씩만 경유하는 가장 짧은 경로를 찾는 NP-Complete에 속하는 문제이다. 유전자 알고리즘은 SOP와 같은 조합 최적화문제에 대해 유용한 메타휴리스틱의 한가지이다. 본 논문에서는 SOP에 유전자 알고리즘을 적용할 때, 선행제약을 만족하는 해를 생성하는데 사용할 수 있는 선행관계유지 유전 연산자를 소개하고 이를 비교한다. 비교하는 유전 연산자는 선행관계유지 교차연산자, 선행관계유지 순서기반 교차연산자, 최대부분순서/임의삽입 연산자, 선행관계유지 간선재결합 연산자이다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.189-203
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• 2002

이 논문에서 우리는 유전알고리즘의 적응적 연산자에 대한 수행도를 비교한다. 이러한 적응적 연산자를 위해서, 유전알고리즘의 교차변이와 돌연변이 연산자가 고려되어 지며, 이 논문에서 개발된 하나의 퍼지로직 제어기와 기존연구에서 사용된 두개의 휴리스틱 기법이 제시되어진다. 이러한 퍼지로직 제어기와 두개의 기존 휴리스틱 기법들은 유전 탐색과정 동안에 그 연산자의 비율들을 적응적으로 조절한다. 이 논문에서 제시된 모든 알고리즘들은 수치예제에서 분석되어 지며, 결론적으로 이들 알고리즘 중에서 최적의 알고리즘이 추천된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.125-129
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• 2010

본 연구에서는 실수 코딩을 사용하는 유전 알고리즘의 문제공간이 n차원 구면으로 제한된 경우에 사용 할 교배 연산자와 변이 연산자를 제안하고, 이를 실제로 사용한 실험 결과를 제시한다. n차원 실수 공간에서 일반적으로 사용되는 연산자를 n차원 구면에 사영하는 방법을 사용하였으며, 해의 범위가 제한된 경우에 사용할 해의 수선 방법도 제안하였다. 제안된 연산자를 사용하며 몇 가지 최적화 문제를 푸는 실험을 한 결과 평균 오차율 2.0%내에서 최적해를 구함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2014

유전 알고리즘은 강인한 탐색과 최적화 기술이기는 하나 조기 수렴과 국부 최적해에 수렴하는 문제점들을 내포하고 있다. 모집단의 다양성이 작은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 감소하고, 국부 최적해에 수렴하지만, 모집단의 다양성이 높은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 증가하고 전역 최적해에 수렴할 수 있으나 유전 알고리즘은 발산할 수도 있다. 유전 알고리즘이 전역 최적해에 수렴하는 것을 보장하기 위해서는 유전 연산자가 적절하게 선정되어야 한다. 본 논문에서는 조기 수렴으로부터 벗어나기 위하여 모집단의 다양성을 유지하도록 평균해밍거리와 적합도 값을 혼합한 함수를 이용한 유전 연산자들을 제안하였다. 모의실험을 통하여 다양성의 유지를 위한 돌연변이 연산자와 수렴 특성의 향상을 위한 다른 유전자들의 효과를 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안한 유전 연산자들이 조기 수렴이나 국부 최적해에 수렴하는 경우를 피하는데 유용한 방법임이 확인되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.116-121
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• 2008

본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.357-360
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• 2005

유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 자연적 진화과정에서 생존 경쟁 측면의 가장 적합한 메커니즘이다. GA를 소프트웨어로 수행하는데 큰 지연시간은 필수적이기 때문에 하드웨어 설계를 이용하여 알고리즘 실행 속도를 증가시키기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 염색체의 임의의 유전인자를 기준으로 입력 받은 염색체에 대하여 GA 연산을 수행하는 유전 연산자를 설계한다. 설계된 디자인을 ARM 코어와 PLD로 구성된 Altera사의 Excalibur칩에 구현하여 동작을 검증하였다.