Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Micro Genetic Algorithm Methods for Graph Partition Problem

마이크로 유전자 알고리즘을 이용한 그래프 분할에 관한 연구

  • Hwang, Tae-Woong (Algorithms Lab, Dept. of Computer Engineering, KyungHee University) ;
  • Han, Chi-Geun (Algorithms Lab, Dept. of Computer Engineering, KyungHee University)
  • 황태웅 (경희대학교 컴퓨터공학과 알고리즘 연구실) ;
  • 한치근 (경희대학교 컴퓨터공학과 알고리즘 연구실)
  • Published : 2010.07.08
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Abstract

그래프 분할 문제는 각각의 가중치가 주어진 에지와 노드를 정해진 목적에 맞게 몇 개의 그룹으로 분할하는 문제이다. 이 문제는 휴리스틱 방법으로 해결되어져 왔으나, NP-hard 문제로 인한 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 갖는다. 유전자 알고리즘이 해결 방법으로 제시되고 있는 가운데 단순 유전자 알고리즘에서 초기의 모집단 메모리(population memory)를 이용하여 적은 크기의 모집단을 생성하고 외부메모리에 최적해들을 저장하고 있어 GA의 효율성을 높이며, 다수의 지역 최적해에 빠지지 않게 하며 수렴 속도를 향상시키는 마이크로 유전자 알고리즘을 적용한다. ${\mu}$-GA를 통해 본 논문에서는 클러스터들의 가중치를 비교적 동일하게 하는 GPP를 해결하고자 한다.

Keywords