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유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)

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2 유전 알고리즘의 동작 및 특징

기본적인 단순 유전 알고리즘(Simple Genetic Algorithm : SGA) 및 흐름도는 다음과 같다. 여기에서 표현형이 여러 개의 유전자좌의 effect(영향) 을 받아 복잡한 형태가 결정되는데 이것을 에피스타시스(epistasis)라고 한다.





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유전자 알고리즘의 기본 개념 및 용어와 유전 알고리즘의 동작 및 특징을 살펴보고, 유전 알고리즘의 구성요소와 유전자 알고리즘의 응용 분야에 대해서 정리했습니다.

GA는 이와 같이 생물의 진화과정을 인공적으로 모델링 한 알고리즘이다. 생물의 경우 염색체는 어떤 개체의 특징을 상세하게 결정하게 되는데 예를 들어 머리가 검은 것은 염색체 중에 이러한 특징을 나타내도록 하는 유전자의 조합이 존재하기 때문일것이다 이와 같이 유전자에 의해 결정되는 개체의 형질을 표현형(phenotype)이라고 하고 이에 대응되는 염색체의 구조를 유전형(genotype)이라 한다.
,자연과학,레포트

유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)

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레포트/자연과학

1 유전자 알고리즘의 기본 정의(定義) 및 용어

2 유전 알고리즘의 동작 및 특징

3 유전 알고리즘의 구성요소
1) 개체 표현 방법
2) 유전 연산자(genetic operator)
3) 적합도 함수(fitness function) (UP)
4) 선택 메커니즘
5) 알고리즘 제어 파라메터 (UP)

4. 유전자 알고리즘의 응용 분야

자연계에 있는 생물의 진화과정에 있어서, 어떤 세대(generation)를 형성하는 개체(individual)들의 집합, 즉 개체군(population) 중에서 environment(환경) 에 대한 적합도(fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생(reproduction)할 수 있게 되며, 이때 교배(crossover) 및 돌연변이(mutation)로서 다음 세대의 개체군을 형성하게 된다

GA에서 개체의 수를 개체군의 크기(population size)라고 한다. 여러분께 많은 참고가 되시길 바랍니다. 모두 좋은 성적 거두시길 바랍니다.

procedure SGA()
초기집단생성initialize(Population);
적합도평가evaluate(Population);
while not (terminal condition satisfied) do
선택,재생MatingPool = reprodu…(투비컨티뉴드 )



다. 또한 표현형을 유전형으로 바꾸는 것을 코드화(coding) 그 역을 디코드화 (decoding)라고 한다. 여러분께 많은 참고가 되시길 바랍니다. 각각의 개체는 염색체(chromosome)를 가지고 있으며 염색체는 복수개의 유전자(gene)의 집합으로 구성된다 유전자의 위치를 유전자좌(locus)라 하고 유전자가 취하게 되는 유전자의 후보를 대립 유전자(형질, allele)라고 한다. 모두 좋은 성적 거두시길 바랍니다. , 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)자연과학레포트 ,
유전자 알고리즘의 기본 concept(개념) 및 용어와 유전 알고리즘의 동작 및 특징을 살펴보고, 유전 알고리즘의 구성요소와 유전자 알고리즘의 응용 분야에 대상으로하여 정리(整理) 했습니다.

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