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문제 정의
- 하지만 이러한 결과만으로는 각 알고리즘이 종분화 알고리즘으로서 얼마나 다양한 해를 찾아내는가에 대한 결과는 얻을 수 없다. 그래서 이번에는 각 알고리즘이 Ibit adder에 대해서 얼마나 많은 최적해를 찾아내는지를 실험하였다.
- 본 논문에서는 여러 가지 종분화 알고리즘들과 기존의 유전자 알고리즘인 sGA를 다양한 방법으로 비교, 분석하여 각종 분화 알고리즘의 장단점과 특성을 보이고 EHW에 적합한 방법을 제시한다.
- 본 논문에서는 여러 가지 종분화 알고리즘의 비교를 통해 각각의 장단점과 특성을 실험을 통하여 알 수 있었다. DC와 Struggle GA가 가장 좋은 성능을 보이는 가운데, DC는 가장 빠르게 최적해를 찾으나 diversity가 떨어지는 반면 struggle GA는 탐색 속도는 DC보다 느리나 diversity는 가장 좋게 나타났다.
- 이 실험에서는 실제 하드웨어 모듈의 진화를 통해 각 알고리즘의 성능을 알아보고자 한다. 본 실험은 최적화된 상태의 각 알고리즘들로 표 3과 같은 실험 환경에서 실시되었다.
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