다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
經營 科學 = Korean management science review, v.31 no.3, 2014년, pp.113 - 130
AI-Helper
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Popu...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 공진화 알고리즘은 어디에 사용될 수 있는가? | 최근 들어, 공진화 알고리즘(coevolutionary algorithm)은 최적화 문제의 근사해를 구할 수 있는 매우 강력한 수단으로 입증되어 왔다. 공진화 알고리즘은 특히 GA가 좋은 성능을 보이지 못하거나 GA가 적용되기 어려운 문제들의 해를 구하는 데 사용될 수 있다. 전통적인 GA는 동질적인 하나의 염색체 집단만을 사용한다. | |
| 전통적인 유전 알고리즘의 문제점은 무엇인가? | 전통적인 유전 알고리즘(genetic algorithm：이하 GA로 칭함)은 최적화 문제에 대한 하나의 해법으로서 결정변수의 수가 늘어남에 따라 염색체의 길이도 이에 대응하여 늘어나서 그 결과 제한된 시간내에 생성되는 해의 질이 저하되거나 적절한 해를 구하기까지 시간이 더 많이 소요된다는 문제점을 지니고 있다. 최근 들어, 공진화 알고리즘(coevolutionary algorithm)은 최적화 문제의 근사해를 구할 수 있는 매우 강력한 수단으로 입증되어 왔다. | |
| 문제의 표현에 관련된 설계속성 중 개체집단의 구조는 무엇인가? | 2) 개체집단의 구조：대상 문제의 분할 방법에 따라 두 개 이상의 하위 부분문제들이 생성된다. 각 부분문제에 대응하여 하나씩의 집단이 생성된다. 부분문제들이 2개, 3개 생성됨에 따라 개체집단들도 2집단 구조, 3집단 구조 등을 취하게 된다. |
한용호, "역물류 네트워크 모델의 최적화를 위한 협력적 공진화 알고리즘", 경영과학, 제27권, 제3호(2010), pp.15-31.
한용호, "2단계 수송문제에 대한 협력적 공진화 알고리즘 기반의 혁신적 해법", 산업혁신연구, 제25권, 제4호(2009), 경성대학교 산업개발연구소, pp.227-251.
한용호, "협력적 공진화 알고리즘에 기반한 다단계 공급사슬 네트워크의 설계", 한국SCM학회지, 제11권 제2호(2011), pp.87-96.
한용호, "순열 표현 기반의 협력적 공진화 알고리즘을 사용한 다단계 공급사슬 네트워크의 설계", 경영과학, 제29권 제2호(2012), pp.1-14.
한용호, "5개 집단의 협력적 공진화 알고리즘을 사용한 다단계 공급사슬 네트워크 설계", 한국SCM학회지, 제12권, 제2호(2012), pp.1-10.
한용호, "다중 집단 기반의 협력적 공진화 알고리즘을 사용한 폐쇄루프 공급사슬 네트워크의 설계", 한국SCM학회지, 제13권, 제1호(2013), pp.55-66.
Danoy, G., P. Bouvry, and T. Martins, hLCGA:A Hybrid Competitive Coevolutionary Genetic Algorithm, Proceedings of the 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, (2006), pp.48-51.
Danoy, G., B. Dorronsoro, and P. Bouvry, Overcoming Partitioning in Large Ad Hoc Networks Using Genetic Algorithms, GEC CO, (2009), pp.1347-54.
Dorronsoro, B., G. Danoy, A.J. Nebro, and P. Bouvry, "Achieving Super-Linear Performance in Parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms by Means of Cooperative Coevolution," Computers and Operations Research, Vol.40 No.6(2013), pp.1552-1563.
Eriksson, R. and B. Olsson, Cooperative Coevolution in Inventory Control Optimisation, Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms:Proceedings of the International Conference, (1997), pp.583-587.
Gen, M., F. Altiparmak, and L. Lin, "A Genetic Algorithm for Two-Stage Transportation Problem Using Priority-Based Encoding," OR Spectrum, Vol.28(2006), pp.337-354.
Goldberg, D.E., Genetic Algorithm:in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, 1989.
Pimpawat, C. and N. Chaiyaratana, "Three- Dimensional Container Loading Using a Cooperative Co-evolutionary Genetic Algorithm," Applied Artificial Intelligence, Vol.18(2004), pp.581-601.
Potter, M. and K. De Jong, A Cooperative Coevolutionary Approach to Function Optimization, In:Parallel Problem Solving from Nature (PPSN III), Springer, (1994), pp.249-257.
Wang, H.F. and H.W. Hsu, "A Closed-Loop Logistics Model with a Spanning-Tree Based Genetic Algorithm," Computers and Operations Research, Vol.37(2010), pp.376-389.
Wiegand, R.P., An Analysis of Cooperative Algorithms, Dissertation for Ph.D. at George Mason University, 2003.
Xing, L.N., Y.W. Chen, and K.W. Yang, "Multi-population Interactive Coevolutionary Algorithm for Flexible Job Shop Scheduling Problem," Computational Optimization and Applications, Vol.48(2011), pp.139-155.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.