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부분집합 합 문제에서의 유전 알고리즘과 동적 계획법의 성능 비교 = Performance Comparison between Genetic Algorithms and Dynamic Programming in the Subset-Sum Problem
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2018
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259-267(9쪽)
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부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63개를 가진 집합에서 ‘쉬움’과 ‘어려움’의 난이도를 고려하여 총17개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17개의 문제 중 13개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.
더보기The subset-sum problem is to find out whether or not the element sum of a subset within a finite set of numbers is equal to a given value. The problem is a well-known NP-complete problem, which is difficult to solve within a polynomial time. Genetic algorithm is a method for finding the optimal solution of a given problem through operations such as selection, crossover, and mutation. Dynamic programming is a method of solving a given problem from one or several subproblems. In this paper, we design and implement a genetic algorithm that solves the subset-sum problem, and experimentally compared the time performance to find the answer with the case of dynamic programming method. We selected a total of 17 test cases considering the difficulty in a set with 63 elements of positive number, and compared the performance of the two algorithms. The presented genetic algorithms showed time performance improved by 84%on 13 of 17 problems when compared with dynamic programming.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2020 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재 탈락 (기타) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.33 | 0.33 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.33 | 0.32 | 0.407 | 0.14 |
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