$\require{mediawiki-texvc}$

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.

Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현
Genetic Algorithm Implementation in Python 원문보기

한국정보처리학회 2005년도 제23회 춘계학술발표대회, 2005 May 13, 2005년, pp.473 - 476  

이원재 (한국전자통신연구원) ,  김학영 (한국전자통신연구원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 4를 사용한 유전 알고리즘을 구현 방법에 대해 소개한다. 그리고 Python에서 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
  • 본 논문에서는 가독성과 표현력이 뛰어난 Python version 2.4를 사용한 유전 알고리즘을 구현 방법에 대해 소개한다. 그리고 Python에서 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
  • 본 논문에서는 도시 개수가 9개인 외판원 문제 위주로 유전 알고리즘 구현에 대해 설명한다. 각 개체는 방문하는 도시를 순서대로 나열한 리스트이다.

가설 설정

  • 교차는 좋은 해를 이용하는 역할을 한다. [1] Python list의 slice operation을 사용하면 일 점 및 이점 교차를 간단히 구현할 수 있다. Binary list 에 대한 일점교차는 다음과 같이 구현할 수 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

관련 콘텐츠

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