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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 556 - 563 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.6.556
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meta-heuristic 알고리즘 성능은 변수 전 영역에 대한 탐색성(exploration)과 기존 예비해의 활용성(exploitation) 사이 균형이 중요하다. HS(harmony search)는 전역 탐색성이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 해를 찾아가는 핵심 기능인 피치조정의 비효율성이 단점이라 할 수 있다. 반면 모집단의 평가치를 활용하여 해를 찾아가는 PSO(particle swarm optimization)는 수렴성이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 탐색이 모집단의 조합으로만 이루어져 지역해로 수렴할 가능성이 크다는 단점이 있다. HS/PSO에서는 HS의 탐색의 우수성과 PSO의 좋은 수렴성을 갖추고자 하였다. 이를 위해 HS/PSO에서는 새로운 하모니 조성은 HS 방식을 따르되 비효율적인 피치조정을 대신할 가이드 벡터를 정의하였다. 가이드 벡터는 PSO방식을 참조해 HM(harmony memory) 해 중 현재 최고 평가치와 최하위 평가치를 경험치로 활용하여 조성된 벡터이다. HM 방식의 하모니에 이 가이드 벡터를 적용하여 HS의 피치조정을 대신하게 하였다. 본 연구의 결과는 다양한 함수에 대한 최적화 예시를 통해 비교 확인하였으며 그 우수성을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. HS 알고리즘
3. PSO
4. hybrid HS/PSO
5. 수치 예와 성능 평가
6. 결론
Reference
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
X. S. Yang, Nature-inspired metaheuristic algorithms, Luniver Press, UK. 2008.
Z.W. Geem, J.H. Kim and G.V. Loganathan, “A new heuristic optimization algorithm: Harmony search,” Simulation, 76, pp. 60–68., 2001.
M. Mahdavi, M. Fesanghary and E. Damangir, “An improved harmony search algorithm for solving optimization problems,” Appl. Math. Comput. vol. 188, pp. 1567–1579, 2007.
M. Damangir and M. Mahdavi, “Global-best harmony search,” Appl. Math. Comput. vol. 198, pp. 643–656, 2008.
Feng Qin, Mohd Zain Azlan, and Kai-Qing Zhou, “Harmony search algorithm and related variants: A systematic review,” Swarm and Evolutionary Computation, vol. 74, art. 101126, doi:10.1016/j.swevo, 2022.
Z.W. Geem, J.H. Kim and G.V. Loganathan, “A new heuristic optimization algorithm: Harmony search,” Simulation, 76, pp. 60–68., 2001.
M. Mahdavi, M. Fesanghary and E. Damangir, “An improved harmony search algorithm for solving optimization problems,” Appl. Math. Comput. vol. 188, pp. 1567–1579, 2007.
M. Damangir and M. Mahdavi, “Global-best harmony search,” Appl. Math. Comput. vol. 198, pp. 643–656, 2008.
Feng Qin, Mohd Zain Azlan, and Kai-Qing Zhou, “Harmony search algorithm and related variants: A systematic review,” Swarm and Evolutionary Computation, vol. 74, art. 101126, doi:10.1016/j.swevo, 2022.
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