수학적 최적화 문제를 이용한 MGA의 성능평가
- Alternative Title
- Performance Evaluation of MGA in the Solution of Mathematical Optimization Problems
- Abstract
- A Metropolis genetic algorithm (MGA) is a newly-developed hybrid algorithm combining simple genetic algorithm (SGA) and simulated annealing (SA). In the algorithm, favorable features of Metropolis criterion of SA are incorporated in the reproduction operations of SGA. This way, MGA alleviates the disadvantages of finding imprecise solution in SGA and time-consuming computation in SA.
It has been successfully applied and the efficiency has been verified for the practical structural design optimization. However, applicability of MGA for the wider range of problems should be rigorously proved through the solution of mathematical optimization problems. Thus, performances of MGA for the typical mathematical problems are investigated and compared with those of conventional algorithms such as SGA, micro genetic algorithm (GA), and SA. And, for better application of MGA, the effects of acceptance level and cooling coefficient are also presented.
From numerical experience, it is again verified that MGA is more efficient and robust than SA, SGA and μGA in the solution of mathematical optimizati-on problems having various features. In addition, it is found that the best choices of cooling coefficient and acceptance level are 0.99 and median of fitness in population(), respectively.
- Issued Date
- 2007
- Awarded Date
- 2007. 8
- Type
- Dissertation
- Keyword
- 수학적 최적화 문제 MGA 성능 마이크로 유전 매트로폴리스 수치예제
- Publisher
- 부경대학교 대학원
- Alternative Author(s)
- Lee, Hyun-Jin
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 해양공학과
- Advisor
- 류연선
- Table Of Contents
- 1. 서론 = 1
1.1 연구배경 및 필요성 = 1
1.2 연구목적 및 내용 = 2
2. 메트로폴리스 유전알고리즘 = 3
2.1 유전알고리즘(Genetic Algorithms; GA) = 3
2.1.1 개요 = 3
2.1.2 단순 유전알고리즘 = 4
2.1.3 마이크로 유전알고리즘 = 5
2.2 모사 풀림(Simulated Annealing; SA) = 6
2.2.1 개요 = 6
2.2.2 Metropolis 알고리즘 = 8
2.3 유전알고리즘과 모사 풀림의 비교 = 9
2.4 메트로폴리스 유전알고리즘 = 10
2.4.1 MGA의 구성 = 10
2.4.2 Metropolis 알고리즘의 역할 = 12
2.4.3 MGA의 수용기준 = 13
2.4.4 MGA의 특징 = 14
3. 수학적 최적화 문제를 이용한 MGA의 성능평가 = 15
3.1 최적화 문제의 정식화 = 15
3.2 수치예제 = 16
3.2.1 문제 정의 = 16
3.2.2 초기 입력 변수 = 21
3.3 결과 및 고찰 = 24
3.3.1 함수 최적화 문제 = 24
3.3.2 제약 최적화 문제 = 34
4. 매개변수 연구 = 38
4.1 연구방법 = 38
4.2 결과 및 고찰 = 40
5. 요약 및 결론 = 44
참고 문헌 = 46
- Degree
- Master
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