[메타 휴리스틱] 집단 기반 메타휴리스틱스

 

이번 글의 내용은 전남대학교 산업공학과 김여근 교수님의 메타휴리스틱 교재 정리 및 참조하였음을 먼저 밝힙니다.

(다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 

 

 

이 포스트는 "메타 휴리스틱" 책의 내용을 참조 및 공부한 것을 바탕으로 제가 이해한 정보를 추가하여 쓰여졌습니다.  

 

 

혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 

 

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집단을 운영하는 메타휴리스틱스(P-MHs)에서는 이웃 구조는, 반드시 필요한 것은 아니지만, 알고리즘의 성능 향상을 위하여 자주 사용됩니다.

 

하나의 집단을 운영하면서 발생하는 탐색의 조기 수렴 또는 조기 정체를 피하고, 탐사력을 높이는 방법으로 사용됩니다.

 

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※ P-MHs에서 이웃은 2가지 방법으로 사용됩니다. 

 

그 中 하나의 집단이 특정한 이웃 구조를 갖고, 예로 링 구조, 격자 구조 등, 각 개체는 이 구조에서 전체 집단이 아닌 이웃에 있는 개체들과 정보 교환 또는 짝짓기 등을 행하여 행동하거나 진화하는 방법입니다.

 

다른 방법은 집단을 여러 부분집단으로 나누고 이들 부분집단 간의 연결을 이웃 구조로 나타내고, 각 부분집단은 부분집단 내에서 협력하여 행동하거나 진화하면서 이웃에 있는 부분집단과 정보 교환 및 개체 교환을 하는 것입니다. 또한 P-MHs에서 이웃 구조는 병렬 계산의 구조와도 관계됩니다. 

 

 

 

긴글 읽어주셔서 감사합니다.

 

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[References]

 

 

[1] Y. Kim. (2017). 메타휴리스틱스, Metaheuristics

 

[2] Nanda, S. J., & Panda, G. (2014). A survey on nature inspired metaheuristic algorithms for partitional clustering. Swarm and Evolutionary Computation, 16, 1–18.

 

[3] Beheshti, Zahra & Shamsuddin, Siti Mariyam. (2013). A review of population-based meta-heuristic algorithm. International Journal of Advances in Soft Computing and Its Applications. 5. 1-35.