GA에 기반을 둔 제한된 수식의 프로그램 발견을 위한 최적 파라미터 조사
Optimal Parameter Investigation for Finding Programs of the Limited Expressions Based on Genetic Algorithms
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초록
유전자 알고리즘을 이용하여 최적화 분야의 문제를 해결할 때 교배율과 돌연변이율과 같은 파라미터는 문제 해결 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 제한된 수식이 주어졌을 때 이 수식을 계산할 수 있는 가상 머신의 프로그램을 찾는 문제에서 최적의 교배율과 돌연변이율을 조사하는 방법을 제안한다. 실험에서 열개의 파라미터 조합을 일곱 부류의 수식에 적용하여 해가 발견되기까지의 평균세대수를 비교하였다. 그 결과 네 번째 파라미터 조합이 가장 좋은 결과를 보였다.
Abstract
In order to solve the optimal problems with genetic algorithms, the parameters such as the ratio of the crossover and mutation give an impact to the problem solving systems. This paper proposes the method of investigating the best crossover and mutation parameters in the problem of finding the program of virtual machine that can be calculated them, given the limited expressions. In experiment, we apply the ten combinations of parameters to the seven categories of the expressions and compare the average generations until finding solutions. The result show that the forth case of combination of parameters is the best solution.
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