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부모 유전자 특성과 관계없이 특정 비트의 1을 0으로, 0을 1로 바꾼다. 일반적인 GA의 작동과정은 다음과 같다[3]. . ,, 최적화와 분류 문제에 널리 활용되고 있다[6]. 집단내의 각 개체들은 세대를 거치면서 교차와 돌연변이, 적자 생존 등의 자연 진화 메카니즘을 최적화 및 기계 학습 문제에 적용한 것이다.. 교차 연산은 부모 개체의 유전자 비트 일부를 상호 교체한다.. 여기서 적합도가 높은 개체일수록 선택될 확률이 높아진다. 돌연변이 연산은 일반적으로 낮은 확률로,이것은 잡종교배의 자손은 부모 양쪽의 특성을 조금씩 지니게 되는 것을 반영한다. (2) 집단내의 각 개체에 대해 적합도를 계산한다.3 대화형 유전자 알고리즘(IGA) 유전자 알고리즘은 70년대 초에 John Holland에 의해 처음 고안된 대표적인 진화 연산중 . 적합도 는 적합도 함수에 의해 계산된다. (5) 원하는 해가 생성될 때까지 (2)에서 (4)를 반복한 다.. (3) 계산된 적합도를 적용시켜서 다음 세대의 집단을 생 성한다.감성기반 의류디자인 지원시스템의  ......

 

 

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감성기반 의류디자인 지원시스템의 개발

 

2.3 대화형 유전자 알고리즘(IGA) 유전자 알고리즘은 70년대 초에 John Holland에 의해 처음 고안된 대표적인 진화 연산중 ...

 

2.3 대화형 유전자 알고리즘(IGA)

유전자 알고리즘은 70년대 초에 John Holland에 의해 처음 고안된 대표적인 진화 연산중 하나이며 교차, 돌연변이, 적자 생존 등의 자연 진화 메카니즘을 최적화 및 기계 학습 문제에 적용한 것이다. GA는 한 객체보다는 집단 단위에서 작용하여 매우 효율적인 탐색 메카니즘을 제공하며, 최적화와 분류 문제에 널리 활용되고 있다[6]. 일반적인 GA의 작동과정은 다음과 같다[3].

 

(1) 문제의 해를 표현한 염색체들의 집단을 초기화한다.

(2) 집단내의 각 개체에 대해 적합도를 계산한다. 적합도 는 적합도 함수에 의해 계산된다.

(3) 계산된 적합도를 적용시켜서 다음 세대의 집단을 생 성한다. 여기서 적합도가 높은 개체일수록 선택될 확률이 높아진다.

(4) 집단에 대해 교차와 돌연변이 연산을 수행한다.

(5) 원하는 해가 생성될 때까지 (2)에서 (4)를 반복한 다.

 

교차 연산은 부모 개체의 유전자 비트 일부를 상호 교체한다. 이것은 잡종교배의 자손은 부모 양쪽의 특성을 조금씩 지니게 되는 것을 반영한다. 돌연변이 연산은 일반적으로 낮은 확률로, 부모 유전자 특성과 관계없이 특정 비트의 1을 0으로, 0을 1로 바꾼다. 이는 자연계에서 낮은 확률로 부모 유전자와 관계없는 특성의 자손이 나타나는 돌연변이 현상을 반영한다[4]. 그림 2는 유전자 알고리즘에서의 교차와 돌연변이 연산을 실제의 유전자와 비교하여 도식화한 것이다. 집단내의 각 개체들은 세대를 거치면서 교차와 돌연변이, 적자 생존을 거듭하여 전체적으로 적합도가 높아지는 방향으로 진화해 가게 된다

 

 

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