한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

Symmetric Traveling Salesman Problem을 풀기 위한 Genetic Algorithm에서 유전자의 중복을 제거한 세대 구성 방법

The Generation Organization Technique Removing Redundancy of Chromosome on Genetic Algorithm for Symmetric Traveling Salesman Problem

  • 김행수 (경희대학교 전자계산공학과 인터넷 지능시스템 연구실) ;
  • 정태층 (경희대학교 전자계산공학과 인터넷 지능시스템 연구실)
  • 발행 : 1999.10.01
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초록

조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic[2]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 이 논문에서는 LK를 이용하여 주어진 TSP 문제에서 Local Optima를 찾고, GA를 이용하여 Local Optimal를 바탕으로 Global Optima를 찾는데 이용하게 된다. 여기서 이런 GA와 LK를 이용하여 TSP 문제를 풀 경우 해가 점점 수렴해가면서 중복된 유전자가 많이 생성된다. 이런 중복된 유전자를 제거함으로써 탐색의 범위를 보다 넓고 다양하게 검색하고, 더욱 효율적으로 최적화를 찾아내는 방법에 대해서 논하겠다. 이런 방법을 이용하여 rat195, gil262, lin318의 TSP문제에서 효율적으로 수행된다.

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