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균일분포의 파레토 최적해 생성을 위한 다목적 최적화 진화 알고리즘
장수현,윤병주,Jang Su-Hyun,Yoon Byungjoo 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.7
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다. Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.
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이동원(Dongwon Lee),장수현(Suhyun Jang),윤병주(Byungjoo Yoon) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A
초기의 진화 알고리즘은 염색체를 이진 스트링을 사용하여 표현하였다. 그러나 이진 스트링 표현으로는 실수(real number) 표현을 주로 사용하는 실세계 문제들을 해결하기 어려웠기 때문에, 이를 해결하기 위해 실수 값을 염색체에 표현하는 여러가지의 다양한 표현방법들과 각 표현방법의 특성을 이용한 연산자들이 제시되었다. 본 논문은 여러가지 표현방법들과 연산자들이 각각 어떤 문제에 적합한지를 실험을 통하여 알아보았으며, 또 다른 대안으로, 실수 영역을 정수부와 소수부를 분할하여 탐색하는 염색체 표현방법과 탐색전략을 제시하였다.
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윤병주 明知大學校 産業技術硏究所 1996 産業技術硏究所論文集 Vol.15 No.-
신경망을 사용한 학습은 잡음이 섞인 자료에 대해서도 비교적 편향되지 않고 학습할 수 있다는 장점을 갖지만, 사용자가 학습된 내용을 해석하거나 본 논문에서는 신경망을 사용하여 귀납적으로 학습시킨 내용을 생성규칙 형태의 지식으로 변환하여 줄 수 있는 복수전략학습을 제시한 후 IRIS 분류문제와 갑상선 병 진단문제에 적용하여 제안한 방법의 타당성을 검토하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 이산형 자료에 대해서는 다른 방법들 보다 높은 식별율을 보였으며, 연속형 자료에 대해서도 거의 대등한 식별율을 보였다.
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윤병주,장수현 明知大學校 産業技術硏究所 1996 産業技術硏究所論文集 Vol.15 No.-
Over the last decade, many inductive learning method which generates production-rules from examples has been proposed to overcome knowledge acquisition bottleneck. In this paper, we propose a production-rule generating method which uses genetic algorithm learning. By analyzing optimal sub-solutions captured by genetic algorithm, our method takes advantage of their schema structure and thus generates relatively small rule set.
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Neural Network Processing of Linguistic Variables
Yoon, Byungjoo 명지대학교 공학기술연구소 1992 공학기술연구소 논문집 Vol.7 No.-
본 논문에서는 언어 변수의 신경회로망 처리에 있어서, 언어변수가 가지는 용어(用語)의 표기법(表記法)과 부호법(符號法)에 관하여 고찰하였다. 실험결과, 언어 변수의 신경회로망 처리시, 적절한 시스템 오차 설정과 용어 표기법 설정이 중요하며, 이들 값들이 적합하게 설정된 경우에는 시스템 실행 시간을 크게 단출할 수 있었다. 또한 학습자료로 사용하지 않은 출력값 중의 몇 가지는, 실행인자(實行因子) 각각의 변화에도 일관성있는 결과를 나타내므로, 다른 학습된 자료의 출력값과 같이 상당히 신빙성있게 받아들일 수 있었다. In this paper, we investigate a method of representing and coding linguistie terms for the purpose of processing them by a neural network scheme. We can reduce the computation time by setting an appropriate system error via the number of levels assigned to the linguistie terms. Among the outputs which are not given by the sample training data, some have extremely reasonable meanings.
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