알고리즘(Genetic Algoritm), 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing), 타부서치(Tabu Search Algorithm) 및 개미군집 최적화(Ants Colony Optimization)를 이용하여 예방정비 비용을 최소화 시키는 정비 주기와 단위시간당 기대비용값을 산출하고 시간적 효율성을 판단함으로써 최적해에 빠르게 수렴하는 메타휴리스틱 알고
Ⅰ. 알고리즘의 자료구조
1. 자료 객체(Data object)
유한 또는 무한개의 원소를 가진 집합이다.
2. 자료구조(Data structure)
객체의 집합과 그들의 관계 및 operation(연산)을 정의한다.
3. 자료 객체란
자료 객체란 원소를 말한다. 예를 들면 정수의 자료 객체는 1,2,3,...이다.
자료구조란 원소에 연산
최적해를 탐색하는 알고리즘을 고안해 내고 그의 저서 “Adaption in Natural and Artificial Systems”에 발표하게 되었는데 이것이 최초의 유전 알고리즘이다(Genetic Algorithm, GA). 간단히 말해서, 유전 알고리즘은 유전학과 진화원리를 컴퓨터 알고리즘과 결합시킨 최적화(Optimization) 문제를 해결하는 기법의 하나이
1. 유전자 알고리즘
유전자 알고리즘은 1970년 Michigan Univ.의 John Holland에 의해 고안된 최적화 기법의 일종이다. Genetic Algorithm의 기본 원리는 두 부모의 유전자로부터 그들 자손의 유전자를 형성하는 유성 생식과 자연 환경에서 일어나는 진화 원리를 바탕으로 하는 것이다. 유전자 알고리즘의 연산자
Algorithmic Search
주요 특징
-검색엔진은 알고리즘의 결과를 화면 상단에 보여준다
-검색엔진의 순위는 사이트 페이지 내의 키워드의 빈도수와 위치, 링크된
다른 웹 페이지와 링크의 위치 및 빈도수에 기초한다
-웹사이트 디자이너가 새로운 콘텐츠를 엔진의 데이터베이스에 제출할 수
있도록 유지