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문제 정의
- 본 논문에서 는 해 로써의 작용 확률이 높은 영 역 (1)에 대한 개체의 분포 효율을 높일 수 있는 새로운 진화연산자를 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 트리의 구조공간을 기반으로 효율적인 개체 재조합연산을 위해 노드포화도 정보를 이용하는 방법을 제시하고자 한다. 트리개체의 노드 포화도 정보를 이용하여 개체를 재조합시킴으로써 구조공간의 영역(1)의 방향으로 생성을 유도할 수 있는 진화연산자를 제안하고자 하며, 진화연산자에 의하여 형성되는 군집을 구성하는 개체의 다양성이 미치는 알고리즘의 탐색능력에 대한 분석적인 접근을 하고자 한다.
- 이상적인 진화연산의 수행은 집단을 구성하는 개체들이 다양한 유전형질을 유지함으로써 진화 연산 과정 동안 목적하는 방향으로의 유전형질 조합올 통해 최적해를 생성해 나가는 것이다. 특총], 다양성이 유지되지 못할 경우 지역 최적해에 조기 수렴되는 현상이 발생한다.
- 방법을 제시하고자 한다. 트리개체의 노드 포화도 정보를 이용하여 개체를 재조합시킴으로써 구조공간의 영역(1)의 방향으로 생성을 유도할 수 있는 진화연산자를 제안하고자 하며, 진화연산자에 의하여 형성되는 군집을 구성하는 개체의 다양성이 미치는 알고리즘의 탐색능력에 대한 분석적인 접근을 하고자 한다.
- 트리의 깊이와 노드수 정보로 표현된 구조공간에서 특정 영역으로의 개체 분포를 제어할 수 있는 새로운 GP 진화연산자를 제안하였다. 세 가지 벤치마 3- 문제, 3차 이항식 회귀분석, 멀티플렉서, 짝수 패리티에 대하여 제안된 진화연산자를 실험 하였고, 기
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