• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권3호
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• pp.135-142
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• 2011

Unlike using the sequence-based representation for a chromosome in previous genetic algorithms for Bayesian structure learning, we proposed a matrix representation-based genetic algorithm. Since a good chromosome representation helps us to develop efficient genetic operators that maintain a functional link between parents and their offspring, we represent a chromosome as a matrix that is a general and intuitive data structure for a directed acyclic graph(DAG), Bayesian network structure. This matrix-based genetic algorithm enables us to develop genetic operators more efficient for structuring Bayesian network: a probability matrix and a transpose-based mutation operator to inherit a structure with the correct edge direction and enhance the diversity of the offspring. To show the outstanding performance of the proposed method, we analyzed the performance between two well-known genetic algorithms and the proposed method using two Bayesian network scoring measures.

• 경영과학
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• 제20권1호
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• pp.51-64
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• 2003

The JSSP (Job Shop Scheduling Problem) Is one of the most general and difficult of all traditional scheduling problems. The goal of this research is to develop an efficient scheduling method based on genetic algorithm to address JSSP. we design scheduling method based on SGA (Single Genetic Algorithm) and PGA (Parallel Genetic Algorithm). In the scheduling method, the representation, which encodes the job number, is made to be always feasible, initial population is generated through integrating representation and G&T algorithm, the new genetic operators and selection method are designed to better transmit the temporal relationships in the chromosome, and island model PGA are proposed. The scheduling method based on genetic algorithm are tested on five standard benchmark JSSPs. The results were compared with other proposed approaches. Compared to traditional genetic algorithm, the proposed approach yields significant improvement at a solution. The superior results indicate the successful Incorporation of generating method of initial population into the genetic operators.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권4호
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• pp.268-276
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• 2005

본 논문은 최적 통신 걸침 나무 문제(Optimum Communication Spanning Tree Problem OCST)를 다룬다. 일반적으로, OCST문제는 WP-hard 문제로 알려져 있으며 최근에 Papadimitriou 와 Yannakakis에 의해서 MAX SNP-hard로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 OCST 문제를 해결하기 위한 기존의 주된 접근법은 polynomial time 알고리즘들 이었다. 본 논문에서는 OCST 문제를 해결하기 위한 진화 알고리즘을 소개한다. 특히, 진화 알고리즘을 어떤 문제에 적용할 때 가장 우선적으로 고려되어야 하는 사항은 해를 어떻게 표현할 것인가 하는 표현법(representation)에 관한 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 차수 제약 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 제안한 표현법의 단점을 개선하는 새로운 표현법을 제안하고 이 표현법을 이용해서 트리(tree)를 만들어 내는 decoding 방법 또한 소개한다. 그리고 제안하는 해 표현법에 맞는 유전 연산자를 찾기 위해 네트워크의 정보 및 부모세대가 지닌 유전 정보를 이용하는 3가지 방법을 실험하였다. 결론적으로, 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보여 준다는 것을 확인할 수 있었다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제13권1호
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• pp.35-53
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• 2007

We consider a(worst-case) robust optimization version of the Economic Order Quantity(EOQ) model. Order setup costs and inventory carrying costs are assumed to have uncertainty in their values, and the uncertainty description of the two parameters is supposed to be given by an ellipsoidal representation. A genetic algorithm combined with Monte Carlo simulation is proposed to approximate the ellipsoidal representation. The objective function of the model under ellipsoidal uncertainty description is derived, and the resulting problem is solved by another genetic algorithm. Computational test results are presented to show the performance of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1089-1095
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• 2004

주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.20-25
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• 2002

This paper presents a genetic programming based evolutionary strategy for on-line adaptive learnable evolvable hardware. Genetic programming can be useful control method for evolvable hardware for its unique tree structured chromosome. However it is difficult to represent tree structured chromosome on hardware, and it is difficult to use crossover operator on hardware. Therefore, genetic programming is not so popular as genetic algorithms in evolvable hardware community in spite of its possible strength. We propose a chromosome representation methods and a hardware implementation method that can be helpful to this situation. Our method uses context switchable identical block structure to implement genetic tree on evolvable hardware. We composed an evolutionary strategy for evolvable hardware by combining proposed method with other's striking research results. Proposed method is applied to the autonomous mobile robots cooperation problem to verify its usefulness.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1386-1392
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 여러 각도로 세포 간 네트워크를 입증하는 고 처리 정보공학 WWW에 응용하려는 수치학적인 표현 모델 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보 공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• KSBB Journal
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• 제21권4호
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• pp.231-235
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 적용가능 한 세포간 네트워크를 입증하는 고처리 정보공학에 응용하려는 수치학적인 표현 모델을 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포간 네트워크보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.254-254
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• 2000

This paper presents a genetic programming based evolutionary strategy for on-line adaptive learnable evolvable hardware. genetic programming can be useful control method for evolvable hardware for its unique tree structured chromosome. However it is difficult to represent tree structured chromosome on hardware, and it is difficult to use crossover operator on hardware. Therefore, genetic programming is not so popular as genetic algorithms in evolvable hardware community in spite of its possible strength. We propose a chromosome representation methods and a hardware implementation method that can be helpful to this situation. Our method uses context switchable identical block structure to implement genetic tree on evolvable hardware. We composed an evolutionary strategy (or evolvable hardware by combining proposed method with other's striking research results. Proposed method is applied to the autonomous mobile robots cooperation problem to verify its usefulness.

• 산업기술연구
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• 제22권B호
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• pp.71-78
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• 2002

The objective of this paper is to develop an efficient genetic algorithm (GA) to find a channel assignment method for minimum interference among the channels within reasonable time. The series of specific channel number is used as a representation of chromosome. We use minimum-channel-distance encoding scheme within the same cell to consider cosite channel interference (CSI) when chromosomes are generated. The cell base crossover is also used. This proposed method improves solution quality within limited time.