Process / pipelineSimulation / optimization
베이즈 유전 알고리즘 — 확률 모델 기반 진화 최적화
베이즈 유전 알고리즘(BGA)은 선택된 고성능 개체로부터 학습된 확률적 베이즈 네트워크로 기존의 교차 및 돌연변이 연산자를 대체합니다. 각 세대마다 알고리즘은 유망한 해 구조의 그래프 모델을 구축한 다음 해당 모델에서 새로운 자손을 샘플링하여, 표준 GA가 놓치는 변수 의존성을 포착하고 활용할 수 있도록 합니다.
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출처
- Pelikan, M., Goldberg, D. E., & Cantu-Paz, E. (1999). BOA: The Bayesian optimization algorithm. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-1999), pp. 525–532. Morgan Kaufmann. link ↗
- Larranaga, P., & Lozano, J. A. (Eds.) (2002). Estimation of Distribution Algorithms: A New Tool for Evolutionary Computation. Kluwer Academic Publishers, Boston. ISBN: 9781461352747
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Genetic Algorithm — Probabilistic model-guided evolutionary optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-genetic-algorithm
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