최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기정보과학회논문지. Journal of KISS (a):computer systems and theory. A, v.25 no.8, 1998년, pp.825 - 835
황준하 , 류광렬 , 최형림 , 조규갑
본 논문은 복잡도가 높은 일정계획 문제를 해결하기 위하여 유전 알고리즘과 휴리스틱 탐색 기법을 결합한 하이브리드 유전 알고리즘(GA Hybrid)을 적용하는 방안을 제시하고 있다. GA Hybrid는 유전 알고리즘의 장점인 전역적 탐색 능력과 휴리스틱 탐색 기법의 장점인 빠른 수렴성을 결합한 알고리즘이다. 기존의 대부분의 하이브리드 유전 알고리즘들이 유전 연산자 내에 휴리스틱 탐색 기법을 결합하고 있는 것과 달리, 본 논문에서는 문제를 계층적으로 분해하고 반복적 탐색 과정을 통해 문제를 해결하는 방식에 하아브리드 유전 알고리즘을 적용하고 있다. 대상 문제의 계층적 분해는 한번에 고려해야 할 탐색 공간을 대폭 줄임으로써 해의 수렴속도를 개선시키지만 전체 탐색 공간을 고려하지 못하기 때문에 궁극적으로 최적해를 찾을 가능성을 감소시킨다. 그러나, 본 논문에서는 계층별 탐색을 반복함으로써 일정계획을 개선시켜 나가는 반복적 개선 탐색 기법을 도입하여 이와 같은 문제점을 극복할 수 있음을 보이고 있다. 이 경우 몇 번의 반복만으로도 상당히 좋은 일정계획을 수립할 수 있기 때문에 반복에 따른 추가적인 탐색 시간의 증가가 크지 않다. 여러가지 방법들에 대한 실험 결과, GA Hybrid를 이용한 반복적 개선 탐색 기법이 기존의 다른 방법들보다 좋은 해를 탐색할 수 있음이 확인되었다.
This paper shows that a simple hybrid of genetic algorithm and local heuristic search provides a powerful means for solving a complex scheduling problem, by exploiting the global perspective of the genetic algorithm and the rapid convergence of the heuristic search. Unlike most other approaches whe...
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.