Differential Evolution Algorithm using Parallel Processing Structure

병렬 처리 구조를 이용한 차분 진화 알고리즘

  • Lim, Dong-Hyun (Sungkyunkwan Evolutionary Algorithms Lab. (SEAL) School of Information & Communication Engineering, SungKyunKwan University) ;
  • Lee, Jong-Hyun (Sungkyunkwan Evolutionary Algorithms Lab. (SEAL) School of Information & Communication Engineering, SungKyunKwan University) ;
  • Ahn, Chang-Wook (Sungkyunkwan Evolutionary Algorithms Lab. (SEAL) School of Information & Communication Engineering, SungKyunKwan University)
  • 임동현 (성균관대학교 정보통신공학부 진화알고리즘연구실(SEAL)) ;
  • 이종현 (성균관대학교 정보통신공학부 진화알고리즘연구실(SEAL)) ;
  • 안창욱 (성균관대학교 정보통신공학부 진화알고리즘연구실(SEAL))
  • Published : 2010.06.30

Abstract

본 논문은 차분 진화 알고리즘의 최적해 탐색 능력을 향상시키기 위해 병렬 처리기법을 적용한 기법을 제안한다. 이를 위해서 기존의 개체군들을 5개의 그룹으로 나누어서 독립적으로 최적화 과정을 하도록 하여 일정한 확률에 의해서 각 그룹이 다른 그룹의 Best individual들을 변이 과정에서 참조하도록 하였다. 이러한 방식을 통해서 기존 차분 진화 알고리즘이 가지고 있는 지역해 수렴 문제를 해결하는 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 차분 진화 알고리즘(P-DE)의 탐색 능력을 비교 및 분석 하였다. 실험 결과 제안된 차분 진화 알고리즘(P-DE)이 지역해 수렴 문제를 충분히 해결함으로써 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 확인 하였다.

Keywords