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GA-Hard 문제를 풀기 위한 공진화 모델
Co-Evolutionary Model for Solving the GA-Hard Problems 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.15 no.3, 2005년, pp.375 - 381  

이동욱 (중앙대학교 전자전기공학부) ,  심귀보 (중앙대학교 전자전기공학부)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Usually genetic algorithms are used to design optimal system. However the performance of the algorithm is determined by the fitness function and the system environment. It is expected that a co-evolutionary algorithm, two populations are constantly interact and co-evolve, is one of the solution to o...

주제어

#GA-hard problem   #Competitive co-evolution   #Schema co-evolution   #Game model-based co-evolution  

참고문헌 (13)

  1. J.H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Univ. of Michigan Press, 1975. 

  2. D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Opti- mization, and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989. 

  3. W.D. Hillis, "Co-evolving parasites improve simulated evolution as an optimization procedure," Artificial Life II, Addison-Wesley, pp. 313-324, 1991. 

  4. J. Paredis, "Coevolutionary Computation," Artificial Life, vol. 2, no. 4, pp. 355-375, 1995. 

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  5. 정치선, 이동욱, 전효병, 심귀보, "경쟁적 공진화법에 의한 신경망의 구조와 학습패턴의 진화," 대한전자공학회 논문지, 제36권 S편, 제1호, pp. 29-37, 1999. 1. 

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  7. M.A. Poter and K.A. Dejong, "Cooperative coevolution: An architecture for evolving co-adapted subcomponents," Evolutionary Computation, vol. 8, no. 1, pp. 1-29, 2000 

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  8. C.A. Pena-Reyes and M. Sipper, "Fuzzy CoCo: a cooperative-coevolutionary approach to fuzzy modeling," IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol. 9, no. 5, pp. 727-737, 2001 

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  9. T. Fukuda, N. Kubota, and K. Shimojima, "Virus-evolutionary genetic algorithm and its application to traveling salesman problem," Evolutionary Computation: Theory and Applications, World Scientific, ch. 7, pp.235-255, 2000. 

  10. H. Handa, T. Horiuchi, O. Katai, and M. Bada, "A novel hybrid framework of coevolutionary GA and machine learning," Int. J. Computational Intelligence and Applications, vol. 2, no. 1, pp. 33-52, 2002 

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  11. K.B. Sim and D.W. Lee, "Schema co-evolutionary algorithm (SCEA)," IEICE Trans on Information and Systems, vol. E87-D, no. 2, pp. 416-425, 2004 

  12. K.B. Sim, K.S. Byun, and D.W. Lee, "Design of fuzzy controller using schema coevolutionary algorithm," IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol. 12, no. 4, 2004. 

  13. D. Cliff, G.F. Miller, "Tracking the red queen: Measurements of adaptive progress in co-evolution," COGS Technical Report CSRP 363, Univ. of Sussex, 1995. 

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