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유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)
목차
1. 유전 알고리즘이란 무엇입니까?
2. 왜 유전 알고리즘을 사용합니까?
3. 유전 알고리즘이 작동하는 방식
4. 유전 알고리즘의 장단점
1. 유전 알고리즘이란 무엇입니까?
유전 알고리즘은 자
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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 진화전략(E
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알고리즘
은 엘리베이터 움직임과 흠사하여 엘리베이터 알고리즘 (elevator algorithm)이라고도
한다.
④ SCAN 방법은 트랙의 가운데보다 바깥쪽은 더 적은 서비스를 받을 수 있는 문제점이
있다.
장점 : SSTF의 응답시간 편차를 극복하였다.
단점 :
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알고리즘 분석
Ⅱ. 병행 프로세스
1 결정성과 경쟁 조건
2 상호배제(Mutual Exclusion)
3. 상호배제 해결
1) 소프트웨어적 해결 방법
* 데커(dekker) 알고리즘
* 피터슨(Peterson) 알고리즘
* Lamport의 알고리즘(bakery algorithm)
2) 하드웨어 방법
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알고리즘의 본체*/
{
int c = 1;
int c2 = 1;
int i,j;
int p,q;
edge e;
quicksort(1, n);/*가중치 집합 정렬*/
for(i=1; i <= n-1; i++)/*F[] 초기화*/
{
F[i].pair1 = 0;
F[i].pair2 = 0;
F[i].weight = 0;
}
initial(n);/*정점의 집합 초기화*/
while(c <= m){/*가중치를 선택하여 F[]에 저장*/
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if(child<n && heap[child]<heap[child+1])//더작은자식노드
child++;
if(temp>heap[child]) // 부모노드와자식노드비교
....... 소스코드 포함
1. 프로그램 디자인
2. 주요 소스 코드 설명
3. 알고리즘 분석
4. 실행화면
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노드의 개수와 노드간의 가중치를 가지고 프림 알고리즘으로 풀어나가는 문제 입니다.
알기쉽게 간단히 코딩하였습니다.
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algorithm이다.
문제를 풀 때엔 문제 배열을 받아 heap 성질의 tree로 바꾸어 준다. 이때, 최하위 subtree에서부터 heap으로 바꾸어 주며 올라가 마침내 전체 tree를 heap화 시킨다. 이렇게 heap tree로 바뀐 문제를 heap sorting 을 사용하여 정렬하는 것이 문
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순서를 바꾸지 않는 안정성을 보여주므로 단점이지만 장점이 될 수 있다고도 할 수 있다. Sorting Algorithms 구현하기
각각의 알고리즘의 수행시간에 대한 그래프와 성능분석
Merge Sort
Heap Sort
Quick Sort
Count Sort
*환경(컴퓨터 사양)
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데이터 구성
3. 자동 배차계획 시스템의 설계
3.1 Seed Point 알고리즘
3.2 자동 배차계획 시스템의 경험적 알고리즘 설계
4. 자동 배차계획 시스템의 구현
5. 사례 연구
5.1 C사의 배차 업무 현황
5.2 결과 분석
6. 결 론
참 고 문 헌
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