• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.116-121
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• 2008

본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.112-115
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• 2007

본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선태연산자를 제안한다. 단일 집단을 가상적으로 임의의 n 개의 개체군을 나누고, 개체의 적합도와 유사도에 기반한 퍼지추론을 통해, 효율적인 계층화를 구성하고자 한다. 동시에 점진형(steady-state) 진화방식과 결합시켜 계층화된 군집내에서 개체들이 조기에 수렴하는 현상을 방지해 줄 수 있도록 하고, 적은 개체를 이용하여 효율적인 진화가 가능하도록 구현하였다. 2가지 기만적 문제에 대해서 다른 선태 연산자들의 결과와 비교하였으며, 만족할만한 성능을 얻었다.