• 제목/요약/키워드: Algorithms and Programming

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동적 프로그래밍에 대한 효율적인 학습을 지원하는 시각화 시뮬레이터 (Visual simulator for supporting to learn efficiently on dynamic programming)

  • 정순영;권한숙
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.23-36
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    • 2008
  • 알고리즘은 효과적인 프로그래밍 기법을 익히는데 가장 핵심이 되는 과목이나 학생들이 개념 이해에 어려움을 느끼며 흥미도 낮은 것으로 나타났다. 특히, 알고리즘 관련 주제들 중 동적 프로그래밍 방법은 컴퓨터과학을 전공하는 학생들이 반드시 학습해야 하는 중요한 프로그래밍 기법임에도 불구하고 학부 과정에 있는 학생들이 어려워하는 부분으로 수업에서도 잘 다루어지지 않고 있다. 동적 프로그래밍은 추상적인 알고리즘 지식과 더불어 문제 해결 절차와 저장 공간에 대한 이해가 필요한 방법으로, 다른 개념 보다 이해하기 어려운 주제이다. 이에 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법에 대해 학습자가 이해하기 쉽고 흥미를 가지고 학습할 수 있도록 지원하는 시각화 시뮬레이터를 개발하였다. 본 학습 시뮬레이터는 학습자가 직접 동적 프로그래밍의 수행 단계를 진행하며 문제 해결 절차를 학습하고 저장 공간 및 프로그램의 진행 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 설계 및 구현되었다.

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A Decision Tree Algorithm using Genetic Programming

  • Park, Chongsun;Ko, Young Kyong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권3호
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    • pp.845-857
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    • 2003
  • We explore the use of genetic programming to evolve decision trees directly for classification problems with both discrete and continuous predictors. We demonstrate that the derived hypotheses of standard algorithms can substantially deviated from the optimum. This deviation is partly due to their top-down style procedures. The performance of the system is measured on a set of real and simulated data sets and compared with the performance of well-known algorithms like CHAID, CART, C5.0, and QUEST. Proposed algorithm seems to be effective in handling problems caused by top-down style procedures of existing algorithms.

수리계획법에 의한 대형시스템의 최적운용 앨고리즘 (Algorithm for optimum operation of large-scale systems by the mathematical programming)

  • 박영문;이봉용;백영식;김영창;김건중;김중훈;양원영
    • 전기의세계
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    • 제30권6호
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    • pp.375-385
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    • 1981
  • New algorithms are derived for nonlinear programming problems which are characterized by their large variables and equality and inequality constraints. The algorithms are based upon the introduction of the Dependent-Variable-Elimination method, Independent-Variable-Reduction method, Optimally-Ordered-Triangular-Factorization method, Equality-Inequality-Sequential-Satisfaction method, etc. For a case study problem relating to the optimal determination of load flow in a 10-bus, 13-line sample power system, several approaches are undertaken, such as SUMT, Lagrange's Multiplier method, sequential applications of linear and quadratic programming method. For applying the linear programming method, the conventional simplex algorithm is modified to the large-system-oriented one by the introduction of the Two-Phase method and Variable-Upper-Bounding method, thus resulting in remarkable savings in memory requirements and computing time. The case study shows the validity and effectivity of the algorithms presented herein.

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RAPTOR 프로그래밍 교육도구를 이용한 알고리즘 교육 (Education of Algorithms Using the RAPTOR Programming Educational Tool)

  • 김성율;이종연
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.23-31
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    • 2015
  • 소프트웨어 교육은 건전한 정보윤리의식을 바탕으로 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결력을 기르는데 목적을 두고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 많은 교육기관에서 EPL(Educational Programming Language), 피지컬 컴퓨팅, 로봇 등 다양한 교육이 시도되고 있다. 하지만 특정 EPL과 상용 제품 등에 초점이 맞추어진 교육은 컴퓨팅 사고력 향상에 초점을 맞추고 있는 소프트웨어 교육의 창의성 교육을 획일적으로 유도할 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 순서도 기반의 비주얼 프로그래밍인 RAPTOR를 알고리즘 교육 도구로 제안하였다. 또한 일반계고등학교 학생을 대상으로 5단계에 걸쳐 12차시의 교육을 적용한 결과 RAPTOR를 이용한 알고리즘 교육이 높은 효과가 있음을 확인하였다.

강화학습을 이용한 진화 알고리즘의 성능개선에 대한 연구 (A Study on Performance Improvement of Evolutionary Algorithms Using Reinforcement Learning)

  • 이상환;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.420-426
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    • 1998
  • Evolutionary algorithms are probabilistic optimization algorithms based on the model of natural evolution. Recently the efforts to improve the performance of evolutionary algorithms have been made extensively. In this paper, we introduce the research for improving the convergence rate and search faculty of evolution algorithms by using reinforcement learning. After providing an introduction to evolution algorithms and reinforcement learning, we present adaptive genetic algorithms, reinforcement genetic programming, and reinforcement evolution strategies which are combined with reinforcement learning. Adaptive genetic algorithms generate mutation probabilities of each locus by interacting with the environment according to reinforcement learning. Reinforcement genetic programming executes crossover and mutation operations based on reinforcement and inhibition mechanism of reinforcement learning. Reinforcement evolution strategies use the variances of fitness occurred by mutation to make the reinforcement signals which estimate and control the step length.

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전문계 고등학교 학습자의 알고리즘 시간효율성에 관한 오개념 분석 (Analysis of Vocational High School Learners' Misconceptions on the Time-Efficiency of Algorithms)

  • 이은경
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.1-8
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    • 2011
  • 본 연구에서는 전문계 고등학교 학생들의 알고리즘 시간효율성에 관한 개념 이해 수준을 확인하고 빈번하게 발생하는 오개념 유형들을 확인하고자 하였다. 선행연구에서 확인된 세 가지 유형의 오개념들을 토대로 9개의 오개념 측정 문항을 개발하였으며, 프로그래밍 관련 과목을 이수한 51명의 전문계 고등학교 학생들을 대상으로 조사를 실시하였다. 연구결과, 알고리즘 시간효율성에 관한 개념 이해도는 매우 낮은 수준으로 나타났으며, 견고하고 반복적으로 발생되는 여러 유형의 오개념들을 확인하였다. 마지막으로, 확인된 오개념들을 과학적 개념으로 변화시키기 위한 교육적 전략인 시뮬레이션 및 알고리즘 효율성 평가 틀의 활용 방안과 함께 교육과정 개선의 필요성을 제안하였다.

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Learning soccer robot using genetic programming

  • Wang, Xiaoshu;Sugisaka, Masanori
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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    • pp.292-297
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    • 1999
  • Evolving in artificial agent is an extremely difficult problem, but on the other hand, a challenging task. At present the studies mainly centered on single agent learning problem. In our case, we use simulated soccer to investigate multi-agent cooperative learning. Consider the fundamental differences in learning mechanism, existing reinforcement learning algorithms can be roughly classified into two types-that based on evaluation functions and that of searching policy space directly. Genetic Programming developed from Genetic Algorithms is one of the most well known approaches belonging to the latter. In this paper, we give detailed algorithm description as well as data construction that are necessary for learning single agent strategies at first. In following step moreover, we will extend developed methods into multiple robot domains. game. We investigate and contrast two different methods-simple team learning and sub-group loaming and conclude the paper with some experimental results.

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알고리즘적 사고 중심 프로그래밍 활동을 위한 교육용 텐저블 코딩 도구 개발 (Development of an Educational Tangible Coding Tools for Algorithmic Thinking Focused on Programming Activities)

  • 심재권;권대용
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.11-18
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    • 2019
  • 4차 산업혁명에 대응하기 위한 인재양성을 목적으로 초등학교에서부터 소프트웨어 교육을 필수적으로 수행하고 있다. 소프트웨어 교육은 알고리즘적 사고의 향상을 위해 컴퓨팅을 기반으로 문제해결 절차를 설계하고, 코딩하여 결과를 확인하는 프로그래밍 활동을 제공하고 있다. 일반적으로 프로그래밍 활동에서는 언플러그드 활동을 통해 알고리즘을 설계하고, 이후 코딩하는 단계로 진행된다. 하지만 학생은 알고리즘 설계 활동과 코딩 활동이 중복되는 것처럼 느낄 수 있으며 코딩에 사용되는 도구의 사용법에 따라 설계한 내용과 표현이 다를 수 있어 인지적 부담이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 언플러그드 활동에서 설계한 알고리즘을 직관적으로 소스 코드로 변환하여 실행시킬 수 있는 교육용 텐저블 코딩 도구를 제안하고자 한다. 제안하는 도구는 종이 블록을 조합하는 언플러그드 활동을 통해 알고리즘을 설계하고, 사진을 찍어 코드로 변환하여 실행된 결과를 확인할 수 있도록 개발하였고 초등학생을 대상으로 사용성을 검증하였다.

Solving Integer Programming Problems Using Genetic Algorithms

  • Anh Huy Pham Nguyen;Bich San Chu Tat;Triantaphyllou E
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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    • pp.400-404
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    • 2004
  • There are many methods to find solutions for Integer Programming problems (IPs) such as the Branch-Bound philosophy or the Cutting Plane algorithm. However, most of them have a problem that is the explosion of sets in the computing process. In addition, GA is known as a heuristic search algorithm for solutions of optimization problems. It is started from a random initial guess solution and attempting to find one that is the best under some criteria and conditions. The paper will study an artificial intelligent method to solve IPs by using Genetic Algorithms (GAs). The original solution of this was presented in the papers of Fabricio Olivetti de Francaand and Kimmo Nieminen [2003]. However, both have several limitations which causes could be operations in GAs. The paper proposes a method to upgrade these operations and computational results are also shown to support these upgrades.

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A Document-Driven Method for Certifying Scientific Computing Software for Use in Nuclear Safety Analysis

  • Smith, W. Spencer;Koothoor, Nirmitha
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제48권2호
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    • pp.404-418
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    • 2016
  • This paper presents a documentation and development method to facilitate the certification of scientific computing software used in the safety analysis of nuclear facilities. To study the problems faced during quality assurance and certification activities, a case study was performed on legacy software used for thermal analysis of a fuelpin in a nuclear reactor. Although no errors were uncovered in the code, 27 issues of incompleteness and inconsistency were found with the documentation. This work proposes that software documentation follow a rational process, which includes a software requirements specification following a template that is reusable, maintainable, and understandable. To develop the design and implementation, this paper suggests literate programming as an alternative to traditional structured programming. Literate programming allows for documenting of numerical algorithms and code together in what is termed the literate programmer's manual. This manual is developed with explicit traceability to the software requirements specification. The traceability between the theory, numerical algorithms, and implementation facilitates achieving completeness and consistency, as well as simplifies the process of verification and the associated certification.