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알고리즘의 특징
2. 유전자 알고리즘의 수행절차
1) 개체집단 초기화
2) 개체선택
3) 교배연산(crossover)
4) 돌연변이(mutation)
5) 새로운 세대로 진화
3. 제약조건처리방법
1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스
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Algorithms, 3rd Edition, 36-37쪽 참고.
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5. 출처 및 참고문헌
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, 2009, Introduction to Algorithms, 3rd Edition 목차
1. 알고리즘의 복잡도 표기법으로 빅-오메가 표기법, 세타(Theta) 표기법, 빅-오 표기법을
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알고리즘의 편향성, 불투명성이 법적 의사결정에 미치는 영향 및 규율 방안. 법조, 66(3), 60-105.
- Willett, P. (2006). The Porter stemming algorithm: then and now. Program.
- 박태환, 허신욱, & 김호원. (2017). 인증 암호화 알고리즘 최신 연구 동향 및 전망. 한국정
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유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
자연선택(natural selection)과 자연유전(natural genetics)에 기초한 탐색기법
적자생존(survival of the fittest)의 원리
각 세대별로 부모스트링(parent string)으로부터 자녀스트링(child string)을 형성
GA는 효과적으로 과거의
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알고리즘인 퀵 정렬은 불안정 정렬에 속하며, 다른 원소와의 비교만으로 정렬을 수행하는 비교 정렬 에 속합니다.
참고 문헌 : https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/06/algorithm-selection-sort.html
https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/06/algorithm-insertion-sort.html
https://gml
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알고리즘의 본체*/
{
int c = 1;
int c2 = 1;
int i,j;
int p,q;
edge e;
quicksort(1, n);/*가중치 집합 정렬*/
for(i=1; i <= n-1; i++)/*F[] 초기화*/
{
F[i].pair1 = 0;
F[i].pair2 = 0;
F[i].weight = 0;
}
initial(n);/*정점의 집합 초기화*/
while(c <= m){/*가중치를 선택하여 F[]에 저장*/
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if(child<n && heap[child]<heap[child+1])//더작은자식노드
child++;
if(temp>heap[child]) // 부모노드와자식노드비교
....... 소스코드 포함
1. 프로그램 디자인
2. 주요 소스 코드 설명
3. 알고리즘 분석
4. 실행화면
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e로 변환
printf(\"P[%1d] \", j); // 프로세스의 작업 순서 표시
}//if
for (i=0; i<5; i++)
if (finish[i] != true) {
printf(\"안전상태가 아닙니다.\");
exit(1);
}//if
printf(\"안전상태 입니다.\"); //모든 프로세스의 상태가 true이면 안정 상태
}//main
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노드의 개수와 노드간의 가중치를 가지고 프림 알고리즘으로 풀어나가는 문제 입니다.
알기쉽게 간단히 코딩하였습니다.
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1) 프로그램 개요
W의 행렬에서 각 행과 열을 vertex라고 보고 0이면 자기 자신 weight가 있으면 그 weight로 연결되어 있다고 생각하자. 이 연결된 vertex에서 한 지점을 선택해 다른 vertex들을 거쳐 다시 돌아오는 프로그램이다. (단, 각 vertex는 한번
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