한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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- Pages.665-666
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- 2022
대규모 협동진화 차등진화
Large Scale Cooperative Coevolution Differential Evolution
- Shin, Seong-Yoon (Kunsan Nationl University) ;
- Tan, Xujie (Jiujiang University) ;
- Shin, Kwang-Seong (Wonkwang University) ;
- Lee, Hyun-Chang (Wonkwang University)
- 발행 : 2022.05.26
초록
미분 진화는 연속 최적화 문제에 대한 효율적인 알고리즘이다. 그러나 대규모 최적화 문제를 해결하기 위해 미분 진화를 적용하면 성능이 빠르게 저하되고 런타임이 기하급수적으로 증가한다. 이 문제를 극복하기 위해 Spark(SparkDECC라고 함)를 기반으로 하는 새로운 협력 공진화 미분 진화를 제안한다. 분할 정복 전략은 SparkDECC에서 사용된다.
Differential evolution is an efficient algorithm for continuous optimization problems. However, applying differential evolution to solve large-scale optimization problems quickly degrades performance and exponentially increases runtime. To overcome this problem, a new cooperative coevolution differential evolution based on Spark (referred to as SparkDECC) is proposed. The divide-and-conquer strategy is used in SparkDECC.