• 제목/요약/키워드: 혼합형 유전 알고리즘

검색결과 26건 처리시간 0.026초

특징 선택을 위한 혼합형 유전 알고리즘과 분류 성능 비교 (Hybrid Genetic Algorithms for Feature Selection and Classification Performance Comparisons)

  • 오일석;이진선;문병로
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제31권8호
    • /
    • pp.1113-1120
    • /
    • 2004
  • 이 논문은 특징 선택을 위한 새로운 혼합형 유전 알고리즘을 제안한다. 탐색을 미세 조정하기 위한 지역 연산을 고안하였고, 이들 연산을 유전 알고리즘에 삽입하였다. 연산의 미세 조정 강도를 조절할 수 있는 매개 변수를 설정하였으며, 이 변수에 따른 효과를 측정하였다. 다양한 표준 데이타 집합에 대해 실험한 결과, 제안한 혼합형 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘과 순차 탐색 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.

동종 병렬기계에서 납기지연 최소화를 위한 혼합형 유전 알고리즘의 개발 (A Hybrid Genetic Algorithm for the Identical Parallel Machine Total Tardiness Problem)

  • 최홍진;이종영;박문원
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
    • /
    • pp.624-627
    • /
    • 2004
  • 본 연구는 동일한 병렬기계에서의 총 납기지연의 합을 최소화하는 일정계획 문제에 대해 다룬다. 이 문제는 Lenstra et al. (1977)에 의해 NP-hard로 알려져 있으며, 작업의 수와 기계의 수가 큰 현실적 문제에 대해 적절한 시간 내에 최적해를 찾는다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 혼합형 유전 알고리즘(hybrid genetic algorithm)을 제안한다. 혼합형 유전 알고리즘에서는 임의로 발생시킨 모집단에 대해 먼저 유전 알고리즘(genetic algorithm)이 세대를 진행하며 해를 개선한다. 유전 알고리즘이 일정기간동안 더 이상 해를 개선하지 못하면, 부분탐색 알고리즘(local-search algorithm))이 유전 알고리즘의 모집단의 개체들에 대해 해의 개선을 시도한다. 즉, 부분 탐색 알고리즘은 모집단 속의 각각의 개체를 초기해로 하여 모집단 내의 개체 수만큼의 부분 최적해(local optimum)들을 구한다. 이렇게 구한 부분 최적해들로 새로운 모집단을 구성하면 다시 유전 알고리즘이 진행된다. 이 과정을 종료조건에 이를 때까지 번갈아가며 반복 수행한다. 본 연구에서 제안한 유전 알고리즘에서는 Bean(1994)이 제안한 Random key 방법으로 개체를 표현하였으며 Park(2000)이 제안한 3가지 교차 연산자들을 채용하였다. 부분탐색 알고리즘을 위해서는 쌍대교환(pair-wise interchange) 방법을 통해 이웃해를 생성하였다. 선행실험을 통하여 제안한 혼합형 유전알고리즘에서 사용하는 다양한 모수(parameter)값들을 최적화하였으며 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 알고리즘과도 비교실험을 수행하였다.복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다. 바탕으로 '생태적 합리성'이라는 체계적인 지식교육을 거쳐서, '환경정의' 의식의 제고로 이어가고, 굵직한 '환경갈등'의 상황에서 뚜렷한 정치적 태도와 실천을 할 수 있는 '생태적 인간상'의 육성으로 나아갈 수 있어야 한다는 것이 필자의 생각이다. 이를 위해서는 어찌되었건 체험학습 영역에서는 환경현안에 대한 사회적 실천을 '교육 소재'로 삼을 수 있어야 하며, 교과학습 영역에서는 한국사회의 환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으

  • PDF

서열순서화문제를 위한 상위정보를 이용하는 혼합형 유전 알고리즘 (A Hybrid Genetic Algorithm Using Epistasis Information for Sequential Ordering Problems)

  • 서동일;문병로
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제15권6호
    • /
    • pp.661-667
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 (A Hybrid Heuristic for Clustered Data Mapping)

  • 박경모
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
    • /
    • pp.662-664
    • /
    • 2000
  • 병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.

  • PDF

Shipyard Skid Sequence Optimization Using a Hybrid Genetic Algorithm

  • Min-Jae Choi;Yung-Keun Kwon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제28권12호
    • /
    • pp.79-87
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 조선소 소조립 공정에서 스키드 투입 순서 최적화를 통해 전체 작업시간을 단축시키는 새로운 유전 알고리즘 방법을 제안한다. 하나의 해는 스키드 번호들의 순열로 표현되며 그러한 표현에 적합한 유전 연산자들을 적용하였다. 또한 탐색 성능의 개선을 위해 UniDev라 불리우는 기존의 휴리스틱 알고리즘을 적절하게 변형하여 유전 알고리즘과 결합하였다. 특히 UniDev에서 느린 스키드 탐색 부분을 그리디 알고리즘의 형태로 변경하였다. 매우 큰 규모의 문제에 대해 시뮬레이션을 수행한 결과 Multi-Start 탐색과 UniDev기반 혼합형 유전알고리즘에 비해 본 연구에서 제안하는 방법이 안정적으로 작업시간을 최소화함을 관찰하였다.

폐쇄루프 공급망 모델을 이용한 혼합형유전알고리즘 접근법 (Hybrid Genetic Algorithm Approach using Closed-Loop Supply Chain Model)

  • 윤영수;추룬수크 아누다리;진성
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.31-41
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 폐쇄루프 공급망 모델(Closed-Loop Supply Chain Model)을 이용하여 새로운 형태의 혼합형유전알고리즘(Proposed Hybrid Genetic Algorithm: pro-HGA)접근법의 수행도를 평가하기 위한 논문이다. 제안한 폐쇄루프 공급망 모델은 물류네트워크에서 순방향물류(Forward Logistics)와 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려한 통합형 물류모델이며. 이 모델에서는 회수된 제품의 재사용(Reuse), 재판매(Resale) 및 폐기(Waste Disposal)를 함께 고려하고 있다. 제안된 모델의 이행을 위해 기존연구에서 제안한 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 혼합형유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm: HGA)과 본 연구에서 제안한 pro-HGA를 함께 적용하여 각 접근법들의 우수성을 비교분석하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 pro-HGA가 기존의 GA, HGA보다 더 우수한 결과를 얻었다.

혼합형 유전 알고리즘을 이용한 풍력발전기용 블레이드 최적설계 및 피치제어에 관한 연구 (A Study on the Wind Turbine Blade Optimization and Pitch Control Using the Hybrid Genetic Algorithm)

  • 강신재;김기완;유기완;송기정
    • 한국항공우주학회지
    • /
    • 제30권6호
    • /
    • pp.7-13
    • /
    • 2002
  • 본 논문에서는 새로운 형태의 혼합형 유전 알고리즘을 제안하고 성능을 검증한 후 30kW 피치제어 가변 풍력발전시스템의 블레이드 설계와 피치제어 최적화에 적용하여 주어진 Weibull 분포함수에서 동력을 최대화하는 최적의 블레이드 시위 및 비틀림각의 분포와 작동범위내에서 동력을 일정하게 유지하기 위한 최적의 피치각을 결정하였다.

FMS환경에서 다단계 일정계획문제를 위한 적응형혼합유전 알고리즘 접근법 (Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach to Multistage-based Scheduling Problem in FMS Environment)

  • 윤영수;김관우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.63-82
    • /
    • 2007
  • 본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.

  • PDF

신경망 학습알고리즘의 비교와 2차원 익형의 비정상 공력하중 예측기법에 관한 연구 (Study of Neural Network Training Algorithm Comparison and Prediction of Unsteady Aerodynamic Forces of 2D Airfoil)

  • 강승온;전상욱;박경현;전용희;이동호
    • 한국항공우주학회지
    • /
    • 제37권5호
    • /
    • pp.425-432
    • /
    • 2009
  • 본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

폐쇄루프 공급망 모델 최적화를 위한 적응형혼합유전알고리즘 접근법 (Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach for Optimizing Closed-Loop Supply Chain Model)

  • 윤영수;추룬수크 아누다리;진성
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.79-89
    • /
    • 2017
  • 본 연구에서는 적응형혼합유전알고리즘(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm: AHGA) 접근법을 이용한 폐쇄루프 공급망(Closed-Loop Supply Chain: CLSC) 모델 최적화를 다루고 있다. CLSC 모델 구축을 위해 공급업체(Part Supplier), 제품제조업체(Product Manufacturer)등으로 구성된 전방향물류(Forward Logistics)와 수집업체(Collection Center), 회복센터(Recovery Center)등으로 구성된 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려하고 있다. 제안된 CLSC 모델은 수리모형(Mathematical Model)으로 표현되며, AHGA접근법을 이용해 이행되어 그 최적해를 구하게 된다. 수치실험에서는 기존연구에서 제안된 몇몇 접근법과 AHGA 접근법을 함께 사용하여 그 수행도를 비교분석하였다.