1. 유전알고리즘이란?
자연계 생물들은 그들의 유전자를 보존하고 생존을 지키기 위해 자손을 생산하고 끊임없이 환경과 투쟁하며 적응해 가는 일련의 과정을 거친다. John Holland 이러한 자연도태와 진화의 원리를 기초로 하여 효율적으로 최적해를 탐색하는 알고리즘을 고안해 내고 그의 저서 “Adapt
유전자 변이와 같은 적응과정 또는 전략은 환경의 영향을 받는다. 그리고 그러한 적응전략은 이미 신경망이나 유전자 알고리즘 등에서와 같이 모형화되어 정보처리에 널리 이용되고 있다. 생명론 패러다임에 기반한 정보처리는 생물적인 적응/진화전략을 모형화한 진화적 방법론과 용장성 및 다양성
요약
AI라 불리는 인공지능은 많이들 알고 있는대로 프로그램이 마치 지능을 가진 듯이 스스로 사고하는 듯한 프로그램을 말한다.
하지만 견고한 알고리즘으로 잘 짜여졌을뿐 그 역시 프로그래머가 미리 작성해둔 알고리즘에 의해 움직이는 프로그림일 뿐이다.
비슷하지만 이것에 유전,교해,돌연변
유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의 신뢰도에 대한 해석적 계산의 난이도를 효율적으로 해결하였으나 계산시간이 과다 소요되어 확대적용이 어려운 문제점이 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘보다 효과적인 시간에 시스템 정비모형을 결정하고 더 우
[4] 의사결정나무(Decision Trees)
의사결정나무(Decision Trees)는 분류 또는 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있는 기법으로 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우에 더 유용하게 사용
(1) 세분화(Segmentation)
데이터를 비슷한 특성을 갖는 몇 개의 그룹으로 분할하여 각 그룹별