데이터마이닝 유전자_알고리즘

소개글

데이터마이닝 유전자_알고리즘에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 유전자 알고리즘

2. 작동원리

3. 스키마타 유전 알고리즘의 작동 원리

4. 다른 활용 사례

5.정리

본문내용

유전 알고리즘의 성능은 생물학적 기초에서 나온다.

진화는 생명을 다양한 환경에 적응 시킬 수 있었다. 인간 게놈, 즉 인간 개체들 모두가 공유하는 DNA에 대한 형식 지도를 완성시킨 것은 시작에 불과하다.
인간 게놈은 의료 연구, 생화학, 유전학과 인류학에까지의 분야의 발전에 지식을 공급해왔다. 흥미롭기는 하지만 인간 게놈믹스는 유전자 알고리즘을 이해하기 위해 필요한 범위 밖의 지식이다.

유전자 알고리즘의 작동 원리를 설명해 보도록 하자.
하나의 정수 매개변수로 한 간단한 함수의 최대값을 찾는 문제이다. 이 예에서의 함수는 포물선으로 31p-p 로 정의되고 p는 0과 31의 범위 내에 들어간다. 매개변수 p는 0과 31 사이의 수를 나타내기 위한 5비트의 문자열로 표현된다.

이 비트 문자열은 유전 물질을 게놈이라고 부른다.
그 적합도 함수는 15와 16에서 가장 높은 값을 보이며, 각각 01111과 10000으로 표시된다. 이 예시는 다수의 다른 최대점들이 존재하는 경우에도, 유전자 알고리즘을 사용할 수 있음을 나타낸다.

키워드

데이터마이닝,   유전자알고리즘,   유전학,   스키마타,   신경망,   모형화