| 초록 |
진화 시뮬레이션 실험은 인공생명 영역 연구에서의 주요 경로이다. 해당 성과는 멀티 에이전트(Multi agent) 진화 연산(evolutionary computation), 생화학 과정 시뮬레이션, 군사 훈련, 집단 행위 시뮬레이션, 복잡계(complex systems) 연구 등에 응용할 수 있으며 계산량이 매우 크다. 인공생명 시뮬레이션 영역에서의 주요 연구 특징, 방향과 어려운점 등 문제를 비교적 전면적으로 종합하기 위하여 기존의 진화 시뮬레이션 관련 문헌에 대하여 문헌 계량, 초록 등 체계화 종합 수단을 분류, 비교와 개괄하였다. 그 결과, 진화 시뮬레이션의 계산량이 큰 문제를 해결하려면 시공간적으로 긴밀하게 결합된 계산 특징에 초점을 맞추어 데이터 베이스 기술의 트랜젝션 관리 개념(Transaction management concept)을 참고로 하여 진화 시뮬레이션 과정에서의 분할 방법(Partition method)과 트랜젝션 관리 메커니즘에 대하여 연구하여야 한다. 반드시 동기 노드(Synchronous node)와 비동기 노드(asynchronous node) 조건에서 다양한 시간 관리 전략지침에 기반한 최적의 스케줄링 알고리즘(Scheduling algorithm) 및 이상 상황에서의 보상 조치에 대하여 연구하였으며 동적 분할 방안과 부하 분산 전략을 탐구하고 클라우드 모드에서의 분산 시뮬레이션의 배치 방안을 설계하였다. 끝으로 진화 시뮬레이션 연구의 일반 개념을 종합하였다. |
