본 논문에서는 Rural Postman Problem(RPP) 해법을 위한 향상된 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 RPP를 위한 냉각 스케줄을 제안하고, 기존에 많이 적용되는 냉각스케줄을 적용한 결과와 비교하여 SA 알고리즘의 성능을 분석한다 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 SA 알고리즘에 비해 문제의 크기가 클수록 좋은 결과를 얻는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
알고리즘의 용이성과 전역적 최적해로의 수렴가능성 등의 이점을 가진 SA알고리즘은 구조최적화문제에 활발하게 적용되고 있으나 냉각스케줄의 설정, 모호한 종료기준, 과도한 반복해석 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 SA알고리즘의 단점을 보완한 MSA 알고리즘을 개발하고자한다. MSA 알고리즘은 수렴에 요구되는 반복수를 감소시키고 국부최소점이 많은 동적최적화문제의 초기설계 선택의 자율성을 확보하기 위하여 SQ 및 SA의 2단계로 구성하여 개발하였다. 또한 기존 연구에서 제안된 냉각 스케줄에 의한 수렴성 등을 비교분석하여 구조최적화에 적합한 냉각스케줄을 제안하여 그 성능을 평면가새골조 구조물의 최적내진설계에 적용하여 분석하였다.
Recently, simulated annealing algorithms have widely been applied to many structural optimization problems. In this paper, simulated annealing, boltzmann annealing, fast annealing and adaptive simulated annealing are applied to optimization of truss structures for improvement quality of objective function and number of function evaluation. These algorithms are classified by cooling schedule. The authors have changed parameters of ASA's cooling schedule and the influence of cooling schedule parameters on structural optimization obtained is discussed. In addition, cooling schedule of BA and ASA mixed is applied to 10 bar-truss structure.
한국의 수요자원(Demand Response, DR) 거래시장은 자연재해 또는 예기치 않은 발전소 사고로 인한 전력수급 위기 시 최대수요를 억제하며, 발전소 건설비용 절감 및 운영예비력 확보를 위한 목적으로 운영되고 있다. 수요자원 거래시장에 참여한 수용가는 전력거래소로부터 수요 감축 1시간 전 급전지시를 통보 받으며, 요청된 수요자원 감축을 통하여 기본급과 실적금을 정산 받는다. 본 논문에서는 냉각 시스템과 ESS을 갖춘 수용가가 계시별요금제와 수요자원 거래시장에 동시 참여 시, 최적 운영계획 수립을 위한 DR 에너지관리 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 주위온도 예측오차가 있는 전일 운영 스케줄링과 DR 운영일 리스케줄링의 두 가지 운영 스케줄링으로 구성된다. 전일 운영 스케줄링의 경우, 냉각 시스템, ESS의 운영스케줄링은 과거 주위온도 데이터를 기반으로 생성된 주위온도 시나리오와 불확실한 DR감축 시나리오에 의해 결정된다. 또한 DR 운영일에 대한 리스케줄링은 수용가의 DR 수익과 건물내부 열괘적성이 보장되며 제안된 방법은 혼합정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming, MILP)에 의해 기대 에너지 비용을 최소화한다.
본 논문에서는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅 문제 해법을 위한 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있다. 본 논문에서는 SA알고리즘을 최소비용 스타이너 트리에 적용하였다. 특히, SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제를 위한 SA 알고리즘의 냉각 스케줄을 제안하고, 그 결과를 분석한다.
In the field of structural optimization simulated annealing (SA) algorithm has widely been adopted as an optimizer with the positive features of SA such as simplicity of the algorithm and possibility of finding global solution However, annealing process of SA algorithm based on random generator with the zeroth order structural information requires a large of number of iterations highly depending on cooling schedules and stopping criteria. In this paper, MSA algorithm is presented in the form of two phase annealing process with the effective cooling schedule and stopping criteria. With the application to optimal seismic design of steel structures, the performance of the proposed MSA algorithm has been demonstrated with respect to stability and global convergence of the algorithm
Resealed Simulated Annealing (RSA) has been devised for improving the disadvantage of Simulated Annealing (SA) which require tremendous amount of computation time. RSA and SA have been for optimization of satellite structures and for comparison of results from two algorithms. As a practical application, a satellite structure is optimized by the two algorithms. Weights of satellite upper platform and propulsion module are minimized. MSC/NASTRAN is used for the static and dynamic analysis. The optimization results of the RSA are compared with results of the classical SA. The numbers of optimization iterations could be effectively reduced by the RSA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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