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제안 방법
- 제안된 방법은 최적의 경로를 탐색하기 위해 가중치 값으로 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드의 유클라디안 거리를 이용하였다. 계산된 유클라디안 거리값을 이용하여 개체를 생성하였고 선택 연산과 교차 연산을 적용하여 우수한 개체를 생성하여 적합도 조건 검사와 비교한 후, 중간 경로 노드를 도출하였다. 실험에서 알 수 있듯이 제안된 방법이 최적의 거리를 탐색하는데 있어서 효율적인 것을 확인하였다.
- 새로 생성된 개체를 적합도 조건에 적용하여 만족할 경우 중간 경로 노드로 도출하였다. 도출 과정에서 적합도 조건에 만족한 개체의 index를 이용하여 중간 경로 노드를 선택하였다. index를 이용한 부분은 본 논문에서 적용한 유전자 알고리즘에서 알 수 있듯이 적합도가 높은 개체일수록 다음 세대를 생성할 수 있는 확률이 높게 설정되었다.
- 즉, 불필요한 유전자를 많이 가진 개체라 할지라도 그 해 속에 포함된 적합도가 높은 유전자를 다음 세대에 남길 수 있는 기회를 주는 것이다. 따라서 제안된 방법에서는 가장 적합한 개체의 순으로 선택될 확률을 높게 부여하는 방법을 적용한다.
- 본 논문에서 제안한 방법은 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드의 유클라디안 거리 값을 가중치로 적용하여 최적화 알고리즘 중의 하나인 유전자 알고리즘에 적용하여 최적의 경로를 탐색하였다. 제안된 방법은 계산된 유클라디안 거리 값을 이용하여 개체를 생성한 후, 선택 연산을 이용하여 적합도를 계산하였고 교배 연산에 적용하여 새로운 개체를 생성하였다.
- 본 논문에서 제안한 방법을 Intel Core(TM)2 Duo 2.66GHz CPU와 2GB RAM이 장착된 IBM 호환 PC 상에서 Java - NetBeans를 이용해 구현하여 실험하였다.
- 제안된 방법은 계산된 유클라디안 거리 값을 이용하여 개체를 생성한 후, 선택 연산을 이용하여 적합도를 계산하였고 교배 연산에 적용하여 새로운 개체를 생성하였다. 새로 생성된 개체를 적합도 조건에 적용하여 만족할 경우 중간 경로 노드로 도출하였다. 도출 과정에서 적합도 조건에 만족한 개체의 index를 이용하여 중간 경로 노드를 선택하였다.
- 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드들의 유클라디안 거리를 계산한 후, 계산된 거리값을 이용하여 개체를 생성한다. 생성된 개체를 유전자 알고리즘의 선택 연산과 교차 연산을 이용하여 새로운 개체를 생성한다. 생성된 개체를 적합도 조건에 대입하여 중간 경로 노드를 도출하여 최적의 경로를 탐색한다.
- 생성된 개체를 유전자 알고리즘의 선택 연산과 교차 연산을 이용하여 새로운 개체를 생성한다. 생성된 개체를 적합도 조건에 대입하여 중간 경로 노드를 도출하여 최적의 경로를 탐색한다.
- 제안된 방법에서는 개체들의 값이 클수록 최적의 해를 구하는 환경에서 유리하도록 설정한다. 따라서 다음과 같은 식(3)에 개체들을 적용하여 적합도를 계산한다.
- 본 논문에서 제안한 방법은 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드의 유클라디안 거리 값을 가중치로 적용하여 최적화 알고리즘 중의 하나인 유전자 알고리즘에 적용하여 최적의 경로를 탐색하였다. 제안된 방법은 계산된 유클라디안 거리 값을 이용하여 개체를 생성한 후, 선택 연산을 이용하여 적합도를 계산하였고 교배 연산에 적용하여 새로운 개체를 생성하였다. 새로 생성된 개체를 적합도 조건에 적용하여 만족할 경우 중간 경로 노드로 도출하였다.
- 최적의 경로를 탐색하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법은 최적의 경로를 탐색하기 위해 가중치 값으로 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드의 유클라디안 거리를 이용하였다. 계산된 유클라디안 거리값을 이용하여 개체를 생성하였고 선택 연산과 교차 연산을 적용하여 우수한 개체를 생성하여 적합도 조건 검사와 비교한 후, 중간 경로 노드를 도출하였다.
- 제안된 최적의 경로 탐색 방법은 노드 간의 최적의 경로를 탐색하기 위해 중간 노드와 출발지 노드 및 도착지 노드 간의 유클라디안 거리 값을 가중치 값으로 적용하여 최적의경로를 탐색한다. 최적의 경로탐색 방법의 순서와 개요도는 그림 1과 같다.
- 최적의 경로를 찾기 위한 방법으로 최적화 방법 중의 하나인 유전자 알고리즘[2]을 적용하여 모든 노드들을 최적으로 탐색하기 위한 방법을 제안한다. 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드들의 유클라디안 거리를 계산한 후, 계산된 거리값을 이용하여 개체를 생성한다.
- 최적의 경로를 탐색하기 위해 각 노드 간에 유클라디안 거리를 가중치 값으로 계산하여 유전자 알고리즘의 개체를 생성한다. 이때 개체를 생성할 때에는 다음과 같은 식(1)을 적용하여 가중치 값, 즉 개체를 생성한다.
- 최적의 경로를 찾기 위한 방법으로 최적화 방법 중의 하나인 유전자 알고리즘[2]을 적용하여 모든 노드들을 최적으로 탐색하기 위한 방법을 제안한다. 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드들의 유클라디안 거리를 계산한 후, 계산된 거리값을 이용하여 개체를 생성한다. 생성된 개체를 유전자 알고리즘의 선택 연산과 교차 연산을 이용하여 새로운 개체를 생성한다.
- 출발지 노드부터 도착지 노드까지의 모든 노드들을 탐색하면서 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 최적의 경로를 탐색하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하였다.
이론/모형
- 출발지 노드부터 도착지 노드까지의 모든 노드들을 탐색하면서 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 최적의 경로를 탐색하기 위해 최적화 방법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법은 최적의 경로를 탐색하기 위해 가중치 값으로 출발지 노드 및 도착지 노드와 중간 노드의 유클라디안 거리를 이용하였다.
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