그래프 착색을 위한 각종 유전자 알고리즘의 성능에 관한 비교 연구 = (A)study on performance comparison of various genetic algorithms to solve the graph coloring problem
저자
발행사항
춘천 : 한림대학교 대학원, 1998
학위논문사항
학위논문(석사)-- 한림대학교 대학원 : 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 1998
발행연도
1998
작성언어
한국어
KDC
562
발행국(도시)
강원특별자치도
형태사항
v,61p. : 삽도 ; 26cm
일반주기명
참고문헌 수록 : p.57-61
소장기관
Genetic Algorithms are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics.
In this paper, six Genetic Algori thms were compared: Simple GA. Adaptive GA. Diploid GA, Variable Population-size GA, Messy GA, Fast Messy GA. The performance of each algori thm was compared on the Graph Coloring problem. Six metrics were used: evaluation number vs. average fi tness, evaluation number vs. max fitness, average value of the execution time, average value of the minimum number of colors, graph size vs. average value of the execution time, Graph size vs. average value of the minimum number of colors. Also three methods were proposed to reduce execution time and to obtain the optimum solution: binary string representation, using variable string length, using two colors at the beginning.
The empirical results showed that performance of FMGA was better than the other Genetic Algori thms. The performance of FMGA should have been improved. if diploid chromosome representation has been used and the probability of the cut operator has been lowered.
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