이진 극대 자기 쌍대 [14,7,4] 부호를 찾는 빌딩업 방법에 적용된 수정 유전 알고리즘 = Modified Genetic Algorithm for the Building-Up Construction of Binary Extremal Self-Dual [14,7,4] Codes

국문 초록 (Abstract)

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 최적 해를 찾는 메타 휴리스틱 알고리즘으로 자연으로부터 유래된 소프트 계산(Soft Computing)의 한 분야이다. 이번 논문에서는 유전 알고리즘을 부호론(Coding Theory) 분야의 이진 극대 자기 쌍대 부호를 찾는 것에 적용해 보았다.
기존의 빌딩업 방법은 모든 짝수 길이의 자기 쌍대 부호를 생성 가능하지만, 최소 거리를 보장할 수 없다. 따라서 유전 알고리즘을 도입하여 큰 최소 거리를 갖는 자기 쌍대 부호를 생성하는 최적화 문제에 도전하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 통해 이진 자기 쌍대    부호에서 빌딩업 방법으로 이진 극대 자기 쌍대    부호를 생성하는 최적 해 벡터를 찾는 실험을 소개한다. 본 연구를 통해 극대 자기 쌍대 부호를 찾는 문제를 유전 알고리즘을 활용하여 효과적으로 해결할수 있음을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Genetic Algorithm (GA) is a metaheuristic algorithm designed to find optimalsolutions, originating from the field of Soft Computing derived from nature. In thispaper, we aim to apply the Genetic Algorithm to Coding Theory, with a specificfocus on constructing binary extremal self-dual codes.
The existing building-up construction technique can generate self-dual codes ofeven length but does not guarantee a minimum distance. Therefore, we haveintroduced the Genetic Algorithm to address the optimization problem of generatingbinary extremal self-dual codes.
In this paper, we introduce experiments aimed at finding the optimal solutionvectors for generating binary extremal self-dual    codes from binaryself-dual    codes using the Genetic Algorithm, surpassing the limitations ofthe building-up construction technique in terms of minimum distance. This studydemonstrates the effective resolution of the problem of finding binary extremalself-dual codes using the Genetic Algorithm.