• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.54-61
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• 2012

본 논문에서는 기 개발된 등급기준 돌연변이 확률조절방법에 여왕벌진화방법을 융합하여 유전자알고리즘의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 등급기준 돌연변이 확률조절 방법은 유전자알고리즘의 개체가 지역 최적해에 빠지는 것을 방지하고 지역 최적해에 빠졌을 경우 쉽게 빠져나올 수 있게 하는 방법으로 기존 알고리즘에 비하여 일정부분 성능향상을 보였다. 그러나 이 방법은 지역최적해가 많건 적건 간에 전역 최적해가 한 곳에 작은 영역에 있는 문제에서는 그다지 성능이 좋지 않았다. 우리는 그 이유가 이 방법이 전역 최적해로의 수렴성이 부족한 것으로 판단하고 수렴성을 강화시키기 위하여 여왕벌 진화방법을 융합한 알고리즘을 본 논문에서 제안한다. 여왕벌진화방법은 여왕벌의 생식을 모사한 방법으로 수렴성을 강화시킬 수 있는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 측정하기위하여 4개의 함수최적화문제에 적용해본 결과 우리가 예상한대로 전역 최적해가 한 곳에 작은 영역에 몰려있는 문제에서는 상당한 성능향상이 일어나는 것을 관찰할 수 있었다. 그러나 전역 최적해가 넓은 영역에 걸쳐있는 문제에서는 성능향상이 거의 없었으며 전역 최적해가 여러 곳에 멀리 떨어져 있는 문제에서는 강한 수렴성으로 인하여 오히려 성능이 나빠지는 것을 볼 수 있었다. 이러한 실험결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 방법은 전역 최적해가 한 곳에 몰려있는 문제에서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.67-72
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• 2004

본 논문에서는 네트워크기반의 클라이언트-서버모델에서 병렬유전자알고리즘의 최적해 수렴속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전역 최적해를 지역 엘리트의 평가만으로 구하는 기존의 방법과는 달리 제안한 방법은 서버에서 지역 엘리트의 평가를 통해 전역 최적해를 구하고 유휴시간에 유전자알고리즘을 적용하여 전역 최적해의 적합도를 개선한다. 서버에서 개선된 전역 최적해를 클라이언트의 유전자알고리즘에서 사용하므로 전체 알고리즘의 최적해 수렴속도가 향상된다 Fmax(g)는 g번째 세대의 최대 적합도, G는 서버에서 개선되는 세대수일 때, 지역 최적해의 이주 시 서버에서 개선되는 적합도는 (equation omitted)(F/sub max/(g)-F/sub max/(g-1)) 이다. 여기서 클라이언트의 수가 증가하면 G가 작아져서 적합도 개선치는 줄어드나 기존의 방법보다 적합도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.100-107
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• 2011

휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.412-419
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• 2008

유전자 알고리즘은 효과적으로 최적의 해를 구하는 기법이나 진화연상산자의 선정에 따라 조기에 국부 최적해에 고착되어 전역 최적해로의 탐색을 어렵게 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국부 최적해로 수렴하게 되는 원인을 분석하고, 국부 최적해에서 벗어나 전역 최적해로의 천이가 가능하도록 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 평균 해밍거리에 따라 진화연산자를 가변시키는 방법으로서 국부 최적해에 고착되지 않도록 유전자에 다양성을 부여하여 지속적으로 모집단의 진화 특성을 유지하는 방법이다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.816-817
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• 2015

본 논문에서는 매입형 영구자석 전동기의 코깅토크 저감을 위해 회전자 표면에 노치를 적용하여 최적 설계를 수행하였다. 최적 설계를 위해 전역 최적점의 빠른 탐색이 가능한 크리깅 근사모델을 이용한 진화전략 알고리즘이 사용되었다. 설계 변수인 노치 크기에 대해 코깅 토크를 목적 함수로 두고 최적 설계를 진행하였으며, 이를 통해 찾은 전역 최적점과 지역 최적점 가운데 역기전력 특성을 고려하여 최종 설계안을 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.350-350
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• 2023

SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.159-165
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• 2002

진화연산에는 교배, 돌연변이, 경쟁, 선택이 있다. 이러한 과정 중에서 선택은 새로운 개체를 생산하지는 않지만, 모든 해중에서 최적의 해가 될만한 해는 선택하고, 그러지 않은 해는 버리는 판단의 역할을 한다. 따라서 아무리 좋은 해를 만들었다고 해도, 취사 선택을 잘못하면, 최적의 해를 찾지 못하거나, 또 많은 시간이 소요되게 된다. 따라서 본 논문에서는 stochastic한 성질을 갖고 있는 Tournament selection에 Local selection개념을 도입하여, 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는데, 개선이 될 수 있도록 하였고 Fast Evolutionary Programming의 mutation과정을 개선하고, Genetic Algorithm의 연산자인 crossover와 mutation을 도입하여 Parallel search로 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는 하이브리드 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.3-7
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• 2002

컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.

• 전산구조공학
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• 제12권1호
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• pp.78-78
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• 1999

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.130-136
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• 2001

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.