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가장 뛰어난 화합물을 찾지 못할 가능성은 여전히 존재하지만, 효율적으로 선도물질을 찾거나 찾아진 선도물질을 빠른시간에 최적화하는데 효과적이다. 1.진화에 대한 고찰
2. RNA 세계
3. 분자진화
4. 유전적 연산방식 (Genetic Algorithm)
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유전자변형생물체 식물의 개발현황과 논의동향에 대한 조찬모임, 충북농정포럼 &충북환경연구소, 1999
DNA 프로필 연구회, 유전자감식, 탐구당, 2001 Ⅰ. 유전자의 기능
Ⅱ. 유전자의 알고리즘
1. 개체집단 초기화
2. 개체선택
3. 교배연산(
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유전학회, 유전 2, 월드사이언스
◎ KAIST ELSI 연구실, 제2회 ELSI 심포지업 자료집, 유전정보의 활용과 데이터베이스, 2004 Ⅰ. 유전자의 작용
Ⅱ. 유전자의 알고리즘
1. 개체집단 초기화
2. 개체선택
3. 교배연산(crossover)
4. 돌연변이(mutation)
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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(Evolution Strategies, ES)은 실수의 값을 취하
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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(Evolution Strategies, ES)은 실수의 값을 취하
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