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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 이준우 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100001614 |
과제고유번호 | 1711092001 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-12 |
키워드 | 메타휴리스틱.이종 군집지능.고신뢰성 최적화 알고리즘.연속 최적화 문제.강화전략.다변화전략.입자 군집 최적화.개미 군집 최적화.인공 벌 군집 최적화. |
연구개요
본 연구과제는 비교적 간단한 구조와 구현의 용이함을 장점으로 가진 군집지능 기반 알고리즘들의 탐색 능력을 융합하여, 최적화 알고리즘 개발에 있어 난제인 강화전략과 다변화전략 간의 불균형 문제 해결방법에 접근하고, 이를 통해 연속 최적화 문제의 최적해 탐색 성공률을 높인 고신뢰성 최적화 알고리즘을 개발하고자 하였다.
연구 목표대비 연구결과
본 연구과제는 서로 다른 탐색 방법을 가진 군집(Swarm Intelligence, SI)기반 알고리즘들을 융합하여, 연속 최적화(Continuous Optimiza
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