$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

다중 최적화 문제에서 파레토 방법들 비교 연구
A study on Comparison of the Palate Methods for Multi-objective optimization ptoblem 원문보기

대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D, 2003 July 21, 2003년, pp.2639 - 2641  

고영상 (성균관 대학교 대학원 전기전자 및 컴퓨터 공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

유전자 알고리즘다윈자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연음 고려한 이 중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.
  • 본 논문에서는 기존의 연구에 사용되었던 테스트용 문제 인 SRN문제와 이 중 구속(Bicriteria) 통신망에 가중치 합 과 Goldberg의 파레토 랭킹방법, Fonseca와 Fleming의 파레토 랭킹방법, 파레토 토너먼트 방법들을 비교 연구 하고자 한다.

가설 설정

  • 지금까지의 유전 알고리즘은 모두 단 한 개의 목적 함수 를 가진 경우를 가정하였다. 대부분의 경우는 이 범주에 속한다.
  • 초기의 유전 알고리즘은 모두 단 한 개의 목적 함수를 가진 경우를 가정하였다. 대부분의 경우는 이 범주에 속 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로