• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.86-93
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• 2007

A new operation termed competitive generation in the processes of genetic algorithms is proposed for accelerating the optimization speed of genetic algorithms. The competitive generation devised by considering the competition of sperms for fertilization provides a good opportunity for the genetic algorithms to approach global optimum without falling into local optimum. Experimental results with typical problems showed that the genetic algorithms with competitive generation are superior to those without the competitive generation.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-85
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• 1996

This paper describes the applications of genetic algorithm to nonlinear constrained optimization problems. Genetic algorithms are combinatorial in nature, and therefore are computationally suitable for treating continuous and idstrete integer design variables. For several problems , the conventional genetic algorithms are ill-defined , which comes from the application of penalty function , encoding and decoding methods, fitness scaling, and premature convergence of solution. Thus, we develope a hybrid genetic algorithm to resolve these problems and present two examples to demonstrate the effectiveness of the methodology developed in this paper.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.207-210
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• 2012

유전 알고리즘은 확률에 기반한 매우 효과적인 최적화 기법이지만 지역해로의 조기수렴과 전역해로의 수렴 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘을 제안하였다. 유전 알고리즘이 전역해를 효과적으로 찾도록 하는 적응 분할법은 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 탐색공간을 적응적으로 분할한다. 이러한 적응 분할법은 탐색공간의 복잡도가 증가할수록 더 효과적이다. 제안된 방법을 테스트 함수의 최적화 및 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.99-110
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• 2019

본 연구는 제 5기 국민건강영양조사(2010~2012) 결과를 바탕으로 폐경여성의 대사증후군 지표에 따른 영양소 섭취를 비교 조사하였다. 조기폐경 여성 214명과 일반폐경 여성 2,545명을 분류하였으며, 폐경여성의 영양섭취에서 비만인 경우 레티놀 섭취와의 연관을 나타내고 있음을 확인하였고, 당뇨인 경우 리보플라빈 섭취량에 있어서 유의함을 확인하였다. 본 연구 결과 폐경여성에서 레티놀과 리보플라빈, 조섬유, 칼슘 및 나트륨 등의 미량영양소가 대사증후군 위험과 관련성이 있음을 보였는데, 추후 대규모 전향적 연구가 실시되어 각 영양소 섭취량과 폐경 후 대사증후군의 인과관계를 더욱 명확히 규명할 필요가 있을 것이라 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.37-45
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제인 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제를 제시한다. 할당 문제의 목적은 각 작업의 달성률(achievement rate)의 합을 최대로 하는 에이전트-작업 할당을 결정하는 것이다. 달성률은 각 작업의 할당된 에이전트의 수에 따라 아래 오목 증가(concave down increasing)형태로 다루어지며, 본 할당 문제는 비선형(non-linearity)의 목적함수를 갖는 NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 본 논문에서는 할당 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론으로 혼합 교차-엔트로피 알고리즘(hybrid cross-entropy algorithm)을 제안한다. 일반적인 교차-엔트로피 알고리즘은 문제 상황에 따라 느린 매개변수 업데이트 속도와 조기수렴(premature convergence)이 발생할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 문제 해결 방법론은 이러한 단점의 발생 확률을 낮추도록 설계되었으며, 실험적으로도 우수한 성능을 보이는 알고리즘임을 수치실험을 통해 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.62-69
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• 2022

의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권4호
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• pp.199-206
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• 2014

The ant colony optimization (ACO) algorithm is a new heuristic algorithm that offers good robustness and searching ability. With in-depth exploration, the ACO algorithm exhibits slow convergence speed, and yields local optimization solutions. Based on analysis of the ACO algorithm and the genetic algorithm, we propose a novel hybrid genetic ant colony optimization (NHGAO) algorithm that integrates multi-population strategy, collaborative strategy, genetic strategy, and ant colony strategy, to avoid the premature phenomenon, dynamically balance the global search ability and local search ability, and accelerate the convergence speed. We select the traveling salesman problem to demonstrate the validity and feasibility of the NHGAO algorithm for solving complex optimization problems. The simulation experiment results show that the proposed NHGAO algorithm can obtain the global optimal solution, achieve self-adaptive control parameters, and avoid the phenomena of stagnation and prematurity.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.137-141
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• 2000

This paper presents an application of a new Adaptive Genetic Algorithms(AGA) to solve the Optimal Routing problem(ORP) for distribution system planning. In general, since the ORP is modeled as a mixed integer problem with some various mathematical constraints, it is hard to solve the problem. In this paper, we proposed a new adaptive strategy in GA to overcome the premature convergence and improve the convergence efficiency. And for these purposes, we proposed a fitness function suited for the ORP. In the proposed AGA, we used specially designed adaptive probabilities for genetic operators to consider the characteristics of distribution systems that are operated under radial configuration. The proposed algorithm has been tested in sample networks and the results are presented.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권3호
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• pp.237-241
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• 2013

This paper presents an efficient evolutionary method to optimize the gain ripple of multi-pumps photonic crystal fiber Raman amplifier using the Fuzzy Adaptive Modified PSO (FAMPSO) algorithm. The original PSO has difficulties in premature convergence, performance and the diversity loss in optimization as well as appropriate tuning of its parameters. The feasibility and effectiveness of the proposed hybrid algorithm is demonstrated and results are compared with the PSO algorithm. It is shown that FAMPSO has a high quality solution, superior convergence characteristics and shorter computation time.

• 산업경영시스템학회지
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• 제18권36호
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• pp.133-141
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• 1995

One of the problems brought up in the effective execution of genetic algorithms is that if they come under any influences according as the population size is large or small. In the case of small population size the opportunities of premature convergence are increased when the greatly powerful or no good individual is generated during search of the solution space. And searching the solution space in the case of large population size, the difficulties under the execution cause to searching all for one by one individual in every generation applied is limited, this gives the many interruptions to the convergence of final solution. Now this paper gives a suggestion to set up the adaptive population size which could compute the more correct solution and simplify the development of computation performance.