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진화 알고리즘

진화 알고리즘. 건국대학교 4 학년 컴퓨터공학부 200611490 오 준. 유전 알고리즘 개념. 유전 알고리즘. 유전 알고리즘 절차. 유전 알고리즘 적용. F (x) = xsin(10 π x)+3.5. < f.M > function output = f(x) output=x.*sin(10*pi.*x)+3.5 ;. < 모집단 정의 > 모집단의 크기 : 20 교차율 : 0.25 돌연 변이율 : 0.02 정확도 : 소수점 5 자리 범위 : x=[-1,2].

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진화 알고리즘

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Presentation Transcript

  1. 진화 알고리즘 건국대학교 4학년 컴퓨터공학부 200611490 오 준

  2. 유전 알고리즘 개념

  3. 유전 알고리즘

  4. 유전 알고리즘 절차

  5. 유전 알고리즘 적용

  6. F(x) = xsin(10πx)+3.5 <f.M > function output = f(x) output=x.*sin(10*pi.*x)+3.5;

  7. <모집단 정의> 모집단의 크기 : 20 교차율 : 0.25 돌연 변이율 : 0.02 정확도 : 소수점5자리 범위 : x=[-1,2]

  8. 모집단 초기화 <x범위 2진수로 표현> 소수점 이하 5자리의 정확도를 요구하므로 3x100000=300000개를 표현 해야함. 2^18 < 300000 < 2^19 이므로 =>19비트 필요. <20개의 랜덤 수를 모집단으로 형성> v=dec2bin(300000*rand(20,1));

  9. 적응도 평가 eval=f((bin2dec(v)/100000)-1);

  10. 선택 F=sum(eval); p=eval/F;

  11. 선택

  12. 교차 q=rand(20,1); selected=find(q<=0.25); newvsel=newv(selected',:); newv(selected',:)=[]; 교차에 참여하는 개체 교차에 참여 못 하는 개체 pos=int16(17*rand(1,1)+1);

  13. 교차 • pos=4

  14. 교차

  15. 교차 nextv=[newv;newvc]

  16. 돌연변이

  17. 적응도 평가 evalnext=f((bin2dec(nextv)/100000)-1);

  18. 끝내며 • 중간의 빨간 글씨로 더 이상 진행 못하게 된 점이 아쉽다. • 진행을 더 못함에 따라 매트랩의 여러 그래픽적 요소를 사용하지 못하게 되어 아쉽다.

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