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실수최적화 진화 알고리즘을 위한 새로운 세대차 모델 (New Generation Gap Models for Evolutionary Algorithm in Real Parameter Optimization)

  • 최준석;서기성
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.62-68
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    • 2009
  • 수정된 PCX(parent-centric recombination) 연산자와 결합한 두 가지 새로운 세대차 모델이 제안된다. 첫째, 자가적응 세대차 모델(SGG, self-adaptation generation gap)은 자손에 의한 부모의 대치 확률을 일정한 수준으로 유지하는 제어 방식이다. 둘째, 가상 클러스터 세대차(VCGG, virtual cluster generation gap)는 클러스터링을 통해 부모간의 거리를 조정해 주며, 이로 인해 개체들이 다양화 될 수 있다. 이 모델에서 부모간의 거리는 클러스터의 크기로 조절된다. 제안된 두 가지 접근법의 효용성을 입증하기 위해서 3 가지 표준적인 문제에 대한 실험이 수행되었다. 가장 최근의 경쟁력 있는 접근법인 CMA-ES와 G3-PCX와 비교한 결과, 제안된 두 기법 모두 기존의 접근법들 보다 우수함을 보여준다.