디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
유전알고리즘 기반의 사용자 파라미터 설정과 코드 진행을 고려한 리듬과 멜로디 자동 작곡 시스템
본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.
ACDE²: 수렴 속도가 향상된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 “DE/rand/1” 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 “DE/rand/1” 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 “DE/current-to-best/1” 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.
