함수 최적화를 위한 유전자 알고리즘의 적응적 교차 연산자 = An Adaptive Crossover Operator in Genetic Algorithms for Function Optimization
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발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1549-1558(10쪽)
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본 논문에서는 함수의 최적해를 구하기 위한 유전자 알고리즘에서의 새로운 교차 연산자를 제안한다. 제안한 적응적 교차 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)는 bias_value를 이용하여 교차 연산이 적용될 범위를 제한한다. 여기서 bias_value는 목적 함수의 변화량과 성능 향상 정도 및 세대 수에 따라 결정된다. ACO를 적용함으로써 전역 최적해를 찾는데 필요한 전체 계산량을 줄일 수 있다. 또한 모집단 내의 개체들의 다양성(diversity)을 유지함으로써 전역 탐색(exploration)과 지역 탐색 (exploitation)간의 균형을 지속 시키고 국부 최적점에 빠지는 것을 막을 수 있다. 세대가 진행됨에 따라, ACO는 bias_value에 의해 한정되는 개체의 특정 부분에 대한 국부적 향상을 수행한다. 여러 가지 함수에 대한 최적화를 통하여 ACO를 이용한 유전자 알고리즘이 단순 교차 연산자를 이용한 유전자 알고리즘보다 더 나은 결과를 보여줌을 증명하였다.
더보기In this paper, we propose a new crossover operator in genetic algorithms for function optimization. The proposed Adaptive Crossover Operator(ACO) restricts the crossover range by using bias_value The bias_value is computed by the variation of fitness function value, the performance ratio, and the number of generations. This ACO can reduce the computation complexity to obtain the global optimum. And also, by maintaining diversity in the population it can sustain the balance between exploration and exploitation and prevent the genetic algorithm from getting stuck at a local optimum. As generations progress, ACO achieves local improvement on a part of chromosome which is restricted by the bias_value. Our experiments demonstrate that genetic algorithm using ACO performs better than genetic algorithm using simple crossover operator in optimizing several functions.
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