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진화 알고리즘은 염색체를 표현하는 방법과 연산자의 종류 및 특성에 따라 여러 가지가 있으나 대표적으로 표 1과 같이 4가지로 나누어 볼 수 있다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며 진화
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진화 알고리즘은 염색체를 표현하는 방법과 연산자의 종류 및 특성에 따라 여러 가지가 있으나 대표적으로 표 1과 같이 4가지로 나누어 볼 수 있다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며 진화
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하는 경우가 대부분이다.
따라서 시스템 높은 성능과 용량이 요구된다.
생물학적 유전자 이론처럼 진화된 결과만이 도출되지 않을수도 있다. 1. 이론적 배경
2. ‘데이터 마이닝’의 유전자 알고리즘
3. 유전자 알고리즘의 장/단점
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알고리즘의 특징
2. 유전자 알고리즘의 수행절차
1) 개체집단 초기화
2) 개체선택
3) 교배연산(crossover)
4) 돌연변이(mutation)
5) 새로운 세대로 진화
3. 제약조건처리방법
1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스
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최적화하기 위한 네트워크-유통 알고리즘, 한국융합보안학회, 2008
주우진, 신유통업태 분석, 한국유통학회, 1996
Nariu Tatsuhiko 저, 강경구 외 2명 역유통의 경제이론, 충남대학교출판부, 2013 Ⅰ. 총자본유통
1. 문제의 제기
2. 사회적 생산의
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