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Genetic algorithms과 evolutionary strategy의 상호 비교

유원선    (서울대학교 조선해양공학과   ); 양영순    (서울대학교 조선해양공학과  );
  • 초록

    최적화 방법이 구조설계 분야에 사용된지 근30년이 지난 오늘 이론적 측면에서 보면 상당한 발전이 있어 왔다고 해도 과언이 아니다. 실무 입장에 볼 때 과연 얼마만큼 최적화 방법이 현실의 설계업무 속에 자리잡혀 있는가를 곰곰히 되새겨 볼 필요가 있다고 본다. 사실 실제와 이론 사이의 괴리를 줄여보려는 노력에서, 최적호 기술 분야에서도 기존의 확정론적 최적화 방법만이 아니라 확률론적 최적화방법에 대한 연구도 시작되었으리라 본다. 본문에서 언급한 Genetic Algorithm과 Evolutionary Strategy도 기존의 최적화 방법과 마찬가지 이유에서 복잡한 현실문제의 최적해를 추구하기 위한 또 하나의 방법으로 인식 될 필요가 있다고 보아 이 두 방법에 대한 개략적인 내용을 적었다.


  • 참고문헌 (8)

    1. 자계교란을 이용한 자성체 탐지를 위한 새로운 알고리즘 , 이홍배;고영변(외 4명) , 전기공학회논문지 / v.42,pp.,
    2. Manner,R.;Manderick,B. , Parallel Problim Solving from Nature,2 / v.,pp.,
    3. Adaptation in Natural and Artificial System , Holland,J.H. , Univ. Michigal Ann Arbor, MI / v.,pp.,
    4. 전체 최적화를 위한 확률론적 탐색기법 , 양영순;김기화 , 전산구조공학회지 / v.5,pp.,
         
    5. Rechenberg,I. , Evolutionstrategie Optimierung technischer System nach Prinzipien der biologischen Evolution / v.,pp.,
    6. Goldberg,D.E. , Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / v.,pp.,
    7. Parallel Problem Solving from Nature, 1 , Schwefel,H.P.;Manner,R. , Lecture Notes in Computer Science 496 / v.,pp.,
    8. Schwefel,H.P. , Numerical Optimization of Computer Models / v.,pp.,

 저자의 다른 논문

  • 유원선 (6)

    1. 1994 "유전적 알고리즘에 의한 선체 구조물의 이산적 최적설계" 大韓造船學會 論文集 = Journal of the Society of Naval Architects of Korea 31 (4): 147~156    
    2. 1996 "조선공학에서의 뉴럴네트워크 적용사례" 전산 구조 공학 = Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea 9 (3): 34~46    
    3. 1998 "인공지능 기술을 이용한 최적 구조설계" 전산 구조 공학 = Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea 11 (3): 213~228    
    4. 2003 "구조-하중 설계를 고려한 공진화 구조 설계시스템" 한국전산구조공학회논문집 = Journal of the computational structural engineering institute of Korea 16 (3): 281~290    
    5. 2004 "확정론적 기법 및 확률론적 기법을 적용한 선박 초기 설계 방법에 관한 연구" 大韓造船學會 論文集 = Journal of the Society of Naval Architects of Korea 41 (3): 49~59    
  • 양영순 (45)

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