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Chapter 4 The Build Lifecycle유투브/자바 (메이븐) 2021. 12. 25. 21:22
Goal이 무엇인지 서술하시오 메이븐의 라이프사이클의 3요소를 서술 어떻게 goal을 라이프사이클의 pahse에 엮을 수 있는지? 어떻게 라이프사이클을 상황에 맞게 커스터마이징 가능? Triggering a Goal on pre-clean하는 방법 ... 4.1.2 Default Lifecycle (default) .. 4.1.3 Site Lifecycle (site) it can also generate project documentation and reports about the project, or a collection of projects. 1. pre-site 2. site 3. post-site 4. site-deploy The default goals bound to the site lif..
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Ch3. The Project Object Model유투브/자바 (메이븐) 2021. 10. 14. 21:39
Central Conept of Maven 인 Project Object Model에 대해서 설명. project의 identity, structure 정보가 모델링되어 있으며, pomx.xml 파일로 정의된다. Diving into morespecifics, take a look at Figure 3.1 for a survey of the contents of a POM 위 그림에서 POM을 보다시피 프로젝트의 description and configuration은 크게 4 종류가 있다. 3.2.1 The Super POM 참고:superPOM의 파일 위치는 maven 버젼마다 다르다. SuperPOM의 낯짝을 보자, 근데 궁금한게 Central Repository의 역할이 뭐지? snapshot re..
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Selection Options유투브/유전자알고리즘 2021. 10. 14. 18:53
Parent Selection은 다음 세대를 위한 자손(off-springs)을 만들기 위해 교미하고 재결합하는 부모를 선택하는 과정입니다. 좋은 부모가 개인을보다 훌륭하고 훌륭한 해결책으로 유도 할 때 학부모 선발은 GA의 수렴 속도에 매우 중요합니다. 인구의 다양성(즉 refrence points가 여러 곳) 을 유지하는 것은 GA의 성공을 위해 매우 중요합니다. 매우 적합한 솔루션으로 전체 인구를 감당하는 것은 조기 컨버전스로 알려져 있으며 GA에서 바람직하지 않은 조건입니다. Fitness Proportionate Selection (Fitness 비율 기반 선택) 메인아이디어 - 개인은 적합성에 비례하는 확률로 부모가 될 수 있다. - 적합 점수가 높을 수록 개인은 다음 세대로 그들의 특징을 교..
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Step 3: Reproduction & Step 4: Generating Offspring유투브/유전자알고리즘 2021. 10. 13. 20:25
앞서 reproduce(번식)할 parents를 선택하였다. 이번 섹션에서는 어떻게 reproduce하는지 알아보자. reproduction은 크게 cross over, mutation 두 단계로 이루어졌다. 1) Cross Over opeartion - single point corssover : 임의로 점 한 군데 선정해서 좌, 우 crossover - double point : 임의로 점 두 군대 선정. 그냥 무작정 아무 개체나 crossover하지 않고 확률을 기반으로 crossover를 할 수 있다. 확률 threshold를 crossover probability (rate)라고 한다. 2) Mutation - Q. Crossover vs. Mutation 차이가 무엇인지? local searc..
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Step 2: Selection유투브/유전자알고리즘 2021. 10. 13. 20:00
가장 fit한 개체들이 살아남으려면 우성인자들끼리 reproduce (번식) 시켜야 한다. 그래야 확률적으로 fitness value가 높은 존예, 존잘, 졸부, 엘리트 등등이 살아남게 된다. 그래서 그런 우성인자들을 잘 선택해야 하는 것이중요하다. 우성 인자를 선택하는 방법에는 여러 옵션이 있다. 그 중 roulette wheel 방법에 대해서 알아보자. 앞서 evaluation한 fitness value에 비례하여 생존(선택) 확률을 할당한다. 그리고 나서 확률적으로 샘플링을 취한다. 수식으로 정형화하면 아래와 같다. 이 외에 여러 선택 기법 옵션들이 있다. 나머지는 추가강의에서 살펴보겠다.
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Step 1 : Representation (Encoding) & Initialization유투브/유전자알고리즘 2021. 10. 13. 14:39
최적화에서 Problem Specific한 부분이 인코딩 부분과 뒤에서 볼 fitness function 정의하는 부분 앞서 각 컴포넌트들이 유기적으로 전체적인 큰 흐름에서 어떻게 동작하는지 살펴보았다. 이제부터 좀 더 디테일하게 각 컴포넌트의 내부적으로 어떤 방식으로 동작하는지, 어떻게 개념들이 구성되어 있는지 보겠다. ㅁ당연한 얘기지만 Potential Solution를 컴퓨터상에 표현(인코딩)할 수 있어야 한다. (Q. 어떤 자료구조를 사용해야 할까?) ㅁ Representation (Encoding) 관련 용어 정리 (컴포넌트를 이루는 서브 컴포넌트) Population = Chromosomes Choromosme =Genes Gene= potential solution (local & globa..