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NTIS 바로가기정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B, v.24 no.11, 1997년, pp.1237 - 1243
이창용 , 한승기
본 논문에서는 엔트로피 샘플링과 유전자 알고리즘에 기초한 새로운 최적화 알고리즘인 유전자-엔트로피 알고리즘을 제안하였다. 유전자 알고리즘의 장점을 유지하면서 엔트로피 샘플링을 도입함으로 제안된 알고리즘은 주어진 계의 모든 에너지(혹은 fitness) 영역을 균일한 확률로 선택할 수 있다. 주어진 계의 엔트로피에 의존하는 샘플링 방법은 국소 최소치를 보다 쉽게 빠져 나올 수 있다는 장점이 있으며 따라서 전체 최소치를 찾아가는데 보다 효과적이다. 이 알고리즘의 성능을 유전자 알고리즘의 성능과 비교하기 위하여 NK-모델에 적용하였으며, K 값이 클수록 기존의 유전자 알고리즘보다 좋은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
In this paper new optimization algorithm, Genetic- Entropic algorithm, which is based on the entropic sampling and genetic algorithm, is proposed. By introducing the entropic sampling while maintaining the merits of the genetic algorithms, the proposed algorithm allows to search whole energy(or fit...
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