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염색체의 감수분열을 응용한 변형 유전알고리즘에 대한 연구
A Study on Metamorphosed-Genetic Algorithms by Applying the Meiosis for the Chromosome 원문보기

정보처리논문지 = The transactions of the Korea Information Processing Society, v.7 no.6, 2000년, pp.1844 - 1851  

이덕규 (연세대학교 대학원 전기컴퓨터공학과) ,  고성준 (연세대학교 대학원 전기컴퓨터공학과) ,  이석주 (한국과학기술연구원 지능제어연구센터) ,  김유남 (한라대학교 전기전자컴퓨터공학부) ,  김학배 (연세대학교 기계전자공학부)

초록
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본 논문에서는 인간 내에 존재하는 염색체의 검수분열을 이용한 변형된 유전 알고리즘에 대해 소개한다. 염색체 배열로 이루어진 개체와 이를 감수분열시켜서 생성한 생식체가 제시되며, 생식체들간의 교배를 통해 새로운 개체를 생성하는 앙ㄹ고리즘을 나타낸다. 이 생식체의 유형은 크게 XX,XY,MM 타입으로 나우었으며 이들의 교배에 의한 효고를 검증하기 위해 비교 대상으로 최근 우수한 알고리즘으로소개된 R.Stom이 개발한 차분진화 알고리즘의 결과와 비교하였다. 개체의 전체에 대한 돌연변이와 교배의 수행결과로 기존의 유전 알고리즘 보다 유연하고 여타 알고리즘에 비해서 작은 개체집단을 구성해서 운영하여 만족스러운 결과를 얻을 수 있었음을 보이고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a metamorphosed genetic algorithm based on the meiosis for human's chromosome is presented. In the algorithm, chromosomes in an individual are divided in half and in the other are divided into other rate. By our definition, they are composed of gametes with X-type chromosomes or Y-typ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • MGA 알고리즘의 응용분야로는 클러스터링 알고리즘, 적음필터 설계, VLSI 회로 레이아웃듬 비묨 함수를 최소화시키는 문게에 적욤할 수 있다. 본 논 呈에시는 실수형 유선 알고리즘에 대한 설명과 함께 감수분 혈 유전 알고리즘의 생식체 생성유형과 구성에 대해 서술하고, 이를 평가하기 위한 수치예제에 대한 시뮬레이션과 길론으로 〒성하몄다.
  • 이자는 XX로 구성되어 있는데 이는 섬염색체를 구섬하는 유전자 형질의 차이 이외에도 일반적인 외형적 차이로 구분할 수 있다. 본 논문은 이러한 염색체의 감수분열과 길합의 원리를 적용하는 것에 초점을 맞춘다. 인간을 유전 알고리즘에서의 개체로 고려하고 감수분열에 의해 생성되는 징자와 난자를 생식 체로 하여 유전 앝고리즘의 주 연산자로 교 베를 통하여 수햄하되, 제안된 알고리즘에서는 교배시의 다양한 개체셍심을 위히 셍식체의 염색체들에 랜덤한 변화를 주고 교베 풀(pool)애서 상대를 임의로 선핵하게한 다음 교매를 통헤 새로운 염색체 쌈을 이루는 개체를 생성하도록 한다.
  • 이러한 문제점을 다루기 위히】, 본 논문에서는 감수분열 유전 앝고리즘(Meiosis Genetic Algorithm, MGA) 을 제시한다.
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참고문헌 (5)

  1. J H. Holland, 'Adaptation in Natural and Artificial Systems', The University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975 

  2. D. E. Goldberg, 'The Design of Innovarion ; Lessons from Genetic Algorithms.' Lessons for the Real World, IlliGAL Report No.98004, February, 1998 

  3. R.Storn and K. Price, 'Differential Evolution - A simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces,' Technical Report TR-95-0l2, lCSI, March 1995 

  4. D. E. Goldberg, 'Genetic Algorithms in Search; Optimization and Machine Learning', Addison-Wesley, MA, 1989 

  5. P. J. Angeline, G, M, Saunders and J. B. Pollack. 'An evolutionary algorithm that constructs recurrent neural networks,' IEEE Trans. Neural Networks, Vol 5, No 1, pp54-65, Jan,. 1994 

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