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유전자 알고리즘의 성능향상을 위한 비례-적분-미분 평가방법
Proportional-Integral-Derivative Evaluation for Enhancing Performance of Genetic Algorithms 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.13 no.4, 2003년, pp.439 - 447  

정성훈 (한성대학교 정보공학부)

초록
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본 논문에서는 유전자 알고리즘의 성능향상을 위한 비례-적분-미분 평가방법을 제안한다. 비례-적분-미분 평가방법에서는 평가함수에 의하여 계산된 적합도와 더불어 각 개체의 부모 적합도, 초기세대로부터 이전세대까지의 최소, 최대 적합도를 이용하여 평가함으로서 유전자 알고리즘의 성능저하를 가져오는 조숙수렴 (premature convergence) 확률을 줄여주어 결과적으로 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키게 된다. 비례-적분-미분 평가방법의 성능을 보이기 위하여 유전자 알고리즘 성능 검증에 많이 사용되어온 대표적인 함수 최적화 문제들을 적용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 유전자 알고리즘의 성능을 크게 향상 시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 평가방법은 다른 형태의 유전자 알고리즘의 성능향상을 위해서도 쉽게 적용될수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a proportional-integral-derivative (PID) evaluation method for enhancing performance of genetic algorithms. In PID evaluation, the fitness of individuals is evaluated by not only the fitness derived from an evaluation function, but also the parents fitness of each individual and ...

주제어

참고문헌 (21)

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