• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.313-316
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• 2005

공진화 알고리즘은 두 개 이상의 개체군이 상호작용하며 진화하는 알고리즘이다. 기존의 진화 알고리즘이 하나의 개체군으로 구성된 정적인 적합도 지형에서 해를 찾는 방식임에 반해 공진화 알고리즘은 두개 이상의 개체군이 동적인 적합도 지형을 제공하여 더 강건하고 빠른 수렴성을 보인다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫번째 모델은 찾고 자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 찾고자하는 해와 이를 보조하는 스키마를 각각 개체군으로 구성해 진화하는 스키마 공진화 알고리즘이다. 세 번째 알고리즘은 해를 구성하는 부분을 두 개의 개체군으로 나누고 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.375-381
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• 2005

일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.752-758
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• 2005

수송문제는 산업공학 및 OR 그리고 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송 문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, fcTP(fixed charge Transportation Problem)라 한다. fcTP는 이전의 고전적인 방법으로 해결하기 어려운 NP-hard 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 비선형 fcTP를 해결하기 위한 신장트리 기반 유전자알고리즘을 제안한다. 특히, 염색체(chromosome)에 대한 feasibility criteria와 repairing procedure를 포함하는 GA 염색체 표현에 대해 새로운 아이디어를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위한 여러 가지 수치 실험 결과를 기술한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.341-346
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• 2008

Minimum Weight Triangulation (MWT) 는 최적화 문제로서 주어진 그래프에 대한 최소 무게 삼각화를 계산하는 문제이다. 본 문제는 많은 다른 그래프 문제들처럼 일반 그래프에 대하여 NP-hard 계열의 문제로 알려져 있으며 지금까지 simulated annealing 및 유전 알고리즘 등 heuristic algorithm 들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 MWT 문제에 대하여 GA-FF 라 불리우는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 그성능이 기존의 유전 알고리즘보다 더욱 효율적임을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.609-612
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• 2008

G = (V, E) 를 단순 무방향성 그래프라 하자. Minimum Vertex Cover (MVC) 문제는 C 를 V 의 부분 집합이라 할 때 모든 간선들이 C 내의 최소 한 개 정점과 인접하게 되는 최소 집합 C 를 계산하는 것이다. 다른 많은 그래프 이론 문제와 마찬가지로 본 문제도 NP-hard 문제임이 증명되었다. 본 논문에서는 MVC 문제를 위한 LeafGA 라는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 제시된 알고리즘을 널리 알려 진 기준 그래프들에 적용함으로써 그 효용성을 보인다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권4호
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• pp.310-330
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• 2012

Scheduling is an important tool for a manufacturing system, where it can have a major impact on the productivity of a production process. In manufacturing systems, the purpose of scheduling is to minimize the production time and costs, by assigning a production facility when to make, with which staff, and on which equipment. Production scheduling aims to maximize the efficiency of the operation and reduce the costs. In order to find an optimal solution to manufacturing scheduling problems, it attempts to solve complex combinatorial optimization problems. Unfortunately, most of them fall into the class of NP-hard combinatorial problems. Genetic algorithm (GA) is one of the generic population-based metaheuristic optimization algorithms and the best one for finding a satisfactory solution in an acceptable time for the NP-hard scheduling problems. GA is the most popular type of evolutionary algorithm. In this survey paper, we address firstly multiobjective hybrid GA combined with adaptive fuzzy logic controller which gives fitness assignment mechanism and performance measures for solving multiple objective optimization problems, and four crucial issues in the manufacturing scheduling including a mathematical model, GA-based solution method and case study in flexible job-shop scheduling problem (fJSP), automatic guided vehicle (AGV) dispatching models in flexible manufacturing system (FMS) combined with priority-based GA, recent advanced planning and scheduling (APS) models and integrated systems for manufacturing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1149-1160
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• 2005

일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.730-735
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• 2005

배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic Algorithms)를 이용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 배낭 문제의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간내에 찾을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.243-246
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• 2004

배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합형 특성을 가진 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic algorithms)를 이용하였으나 지역해에 빠질 수 있어 잘못된 해를 찾거나 찾지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 막대한 병렬성과 저장능력을 가진 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA에 기반한 변형된 GA인 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optmization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 GA를 이용한 것 보다 초기 문제 표현에서 우수한 적합도를 생성했으며, 빠른 시간내에 우수한 해를 찾을 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권1호
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• pp.58-61
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• 2003

A loop power system has a nonlinear characteristics. Also it is very hard to analyse through a equation if a discontinuous characteristic of the ULTC is added to a system. However, the problem which is hard to analyse by equations can acquire the useful result with what use the genetic algorithm (GA) which is a multi-point search program. In this paper, we proved through a simulation that the proposed method can reduce an operation frequency of tap changers and improving the quality of voltage of the buses by decreasing the deviation between the actual voltage and the reference voltage through the coordinated control of the ULTC that use GA in the loop power system.