• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.1-9
• /
• 2010

This paper propose a novel scheme called selective evaluation to improve convergence of ACO (ant colony optimization) for feature selection. The scheme cutdown the computational load by excluding the evaluation of unnecessary or less promising candidate solutions. The scheme is realizable in ACO due to the valuable information, pheromone trail which helps identify those solutions. With the aim of checking applicability of algorithms according to problem size, we analyze the timing requirements of three popular feature selection algorithms, greedy algorithm, genetic algorithm, and ant colony optimization. For a rigorous timing analysis, we adopt the concept of atomic operation. Experimental results showed that the ACO with selective evaluation was promising both in timing requirement and recognition performance.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.55-56
• /
• 2015

근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.30 no.2
• /
• pp.122-129
• /
• 2002

An optimization of satellite honeycomb platforms under sever space environment is performed. There are many optimization constraints for space environment to be considered. A modified method of feasible direction and a genetic algorithm are used to optimize the satellite platform structures. The design constraints are concerned with bearing stresses at joints and natural frequencies. The results from the optimization methods are compared. The numerical results show that natural frequency constraints are dominant to reach the optimum design. This study verifies the design of satellite honeycomb platforms and suggests an optimal platform design.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 2004.08a
• /
• pp.302-307
• /
• 2004

이 논문은 제한된 대역폭을 가진 고정 채널 할당 문제를 유전알고리즘을 이용하여 최적화하는 방법을 제시한다. 또한 이 논문에서는 유전알고리즘의 미세조정 능력 향상을 위해 지역 최적화 방법을 고안하였다. 고정채널 할당 문제를 행렬로 표현하여 지역 최적화 알고리즘에서는 채널을 수평 또는 수직으로 움직임으로써 유전 알고리즘의 성능 향상을 꾀한다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 뛰어난 성능 향상을 나타냄을 실험결과에서 보일 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.27 no.2B
• /
• pp.137-144
• /
• 2002

In this paper, we optimize the base station placement and transmission power using genetic approach. A new representation describing base station placement and transmit power with real number is proposed, and new genetic operators are introduced. This new representation can describe the locations, powers, and number of base stations, Considering coverage, power and economy efficiency, we also suggest a weighted objective function. Our algorithm is applied to an obvious optimization problem, and then it is verified. Moreover, our approach is tried in inhomogeneous traffic distribution. Simulation result proves that the algorithm enables to fad near optimal solution according to the weighted objective function.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.539-544
• /
• 2003

The weapon-target assignment problem is solved using a genetic algorithm in this paper. The weapon-target assignment is an optimization problem which minimizes damages from enemy s attack or maximizes the kill probability of targets. Genetic algorithm is applied in this paper since it usually converges to a near global optimal solution. A specific structure of genetic algorithm which is suitable for the weapon-target assignment problem is proposed. A guideline selecting associated parameters is investigated through simulations. Comparition of the proposed method with several traditional optimization techniques for the weapon-target assignment problem shows the validity of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2015.01a
• /
• pp.167-168
• /
• 2015

유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 지리정보시스템(GIS)의 경로 최적화 문제, 게임에서의 길찾기, 인공지능에 많이 적용되고 있다. 마이크로 유전자 알고리즘은 일반 유전자 알고리즘에 비해 작은 크기의 모집단을 사용함으로써 알고리즘의 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 무향 Rural Postman Problem 해법으로 마이크로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.90-100
• /
• 1999

유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.134-136
• /
• 2000

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.34 no.1C
• /
• pp.56-62
• /
• 2009

In H.264/AVC, rate distortion optimization algorithm is used to decide the best block mode from various block modes. It improves a bit rate but greatly increases an amount of computation. This paper proposes a fast rate distortion optimization algorithm that omits a rate distortion optimization adaptively by predicting its cost from the cost calculated for motion estimation. The simulation results show that the proposed algorithm, on average, keeps nearly the image quality and the bit rate made by the rate distortion optimization while reduces 69.86% and 69.63% of computation added by it in CIF and QCIF respectively.