그로벌최적화문제(Global optimization problem)의 부류인 다목적선형계획법 ( MOLP ) (Multiple objective linear programming)에서 결정된 유효해집합(a set of efficient solutions)위에서 선형함수 최적화문제 ( Ρ )는 해집합이 볼록집합이 아니므로(nonconvex set) 일반적인 선형계획법을 활용하기가 어렵다. 현재까지 ( Ρ )의 최적화를 위해서 유효해집합의 모든 꼭지점(extreme point)를 찾거나 일련의 선형계획문제들을 최적화하여 최적해를 찾는 접근방법들이 있다. 이러한 방법들에는 ( MOLP )의 해집합의 차원(dimension)이 커짐에 따라 문제해결이 실제적으로 가능하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 주어진 선형함수와 다목적선형함수들간 관계를 고찰하여 선형목적함수를 구성하고 그 목적함수를 이용하여 주어진 문제 (Ρ) 의 최적해를 찾는 선형계획적 접근방법을 제안한다.
제품 포트폴리오 문제(PPP)는 n개 제품 들 중에서 최대 이익을 창출하도록 특정 제품의 생산량을 결정하는 최적화 문제이다. 이러한 최적화 문제를 풀 수 있는 유일한 방법으로 선형계획법(LP)이 알려져 있다. 선형계획법은 n개의 선형함수를 최적화시키는 문제로 LINGO나 엑셀 해결사 등을 활용하는 실정이다. 본 논문은 제품 원가 대비 이익 비율인 CPR 개념을 도입하여 CPR 내림차순으로 정렬한 후, 최대 CPR 제품부터 허용된 최대 생산량을 실제 생산량으로 수기 식으로 결정하는 단순한 알고리즘을 제안하였다. 6개의 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 선형계획법에 비해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
선형 제약 만족 최적화 문제는 선형식으로 표현 가능한 목적함수 및 복잡한 제약조건을 포함하는 조합 최적화 문제를 의미한다. 정수계획법은 이와 같은 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기법으로 알려져 있지만 문제의 규모가 커질 경우 준최적해를 도출하기까지 매우 많은 시간과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 지역 탐색과 정수계획법을 결합하여 탐색 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색의 가장 단순한 형태인 단순 언덕오르기 탐색을 사용하되 이웃해 생성 시 정수계획법을 적용한다. 또한 부가적으로 초기해 생성을 위해 제약 프로그래밍을 활용한다. N-Queens 최대화 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 기법을 통해 다른 탐색 기법들보다 훨씬 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.
IPCC 5차 보고서에서 기술되어 있는 것처럼 기후시스템의 온난화는 명백하며, 1950년 이후 관측된 많은 변화들은 지난 수천 년간 전례가 없는 것이었다. 지구 온난화로 대표되는 기후변화는 이제 일부 국가에 국한되는 문제가 아니라 전 지구적인 문제가 되었다. RCP 시나리오에 따라 차이는 있으나 대한민국의 경우 연평균 강수 총량은 증가할 것이라 예상되는 반면 총 예상 강우 일수는 감소하여 집중호우의 발생빈도가 증가될 것이라 예상되고 있다. 이에 따라 수자원의 효율적 이용에 대한 필요성 또한 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수자원의 효율적 이용을 위해 한강수계 9개 댐(화천, 춘천, 소양강, 의암, 청평, 충주, 괴산, 횡성, 팔당)을 대상으로 HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용하여 발전량을 최적화 하였다. HEC-ResPRM은 미공병단 수문공학센터에서 개발한 저수지운영 최적화 모형으로 홍수 조절, 관개, 발전, 레크리에이션 등 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있는 최적의 저수지 운영방안 도출이 가능하다. 본 연구에서는 HEC-ResPRM 모형과 선형계획법을 이용한 운형모형의 결과자료를 비교하였으며 이를 통해 HEC-ResPRM 모형의 특징과 활용 가능성을 확인하였다.
제약식 프로그래밍과 최적화 솔버는 공통된 문제를 풀기 위한 해법으로서 서로 다른 영역에서 발전되어왔다. 특히 제약식 확산법과 선형 계획법은 두 영역의 주된 기법으로서 조합 최적화 문제를 푸는데 함께 사용될 수 있는 통합가능한 보완 기법들이다. 지금까지 이를 통합하기 위한 시도는 주로 한 기법을 다른 기법의 모형 틀안에 포함시키는 것이었다. 본 논문은 둘의 통합을 통한 잇점들은 충분히 사용하기 위해서는 모형 역시 통합될 필요가 있음과 그 모형 통합의 틀을 보이고 그 틀 안에서 어떻게 두 기법의 솔버의 수준으로 통합되어 새로운 혼합 솔버를 구축할 수 있는지를 보인다.
네트워크 최적화 문제는 의사결정 문제 중에서 노드와 아크로 표현되는 수 많은 문제를 포함하고 있어서, 그 응용범위가 매우 다양할 뿐만 아니라 매우 실질적인 문제를 해결하는 좋은 방법론이다. 직접적으로 관련이 없는 많은 최적화 문제들도 네트워크로 적절히 표현할 수 있는 경우가 많으며 이를 통해 보다 섬도 있는 문제에 대한 이해와 해의 도출이 가능하게 된다. 이처럼 광범위한 응용분야를 가지는 네트워크 최적화 문제는 경영과학 및 산업공학에서 기본이 중요 학문이며, 이를 체계적으로 이해하고 실제 문제를 해결하려면 최적화 이론, 계산이론, 프로그래밍 등의 종합적인 지식을 필요로 한다. 본 연구에서는 네트워크 최적화 문제를 실질적으로 해결하는 필요한 지식 전달에 중점을 두고, 선형계획법 및 정수계획법을 위한 소프트웨어인 LPSolve를 소개하고 이 LPSolve와 엑셀을 연동하는 방법을 알아본다. 또한 네트워크 자체를 엑셀에서 그리는 방법을 알아보고, 이를 통해 네트워크 최적화 문제를 보다 실질적인 다룰 수 있도록 한다.
본 논문에서는 다수 이종 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 문제를 제시하고, 이를 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 변형해 해결하는 기법을 제안한다. 일반적인 무장 할당 문제의 경우 다양한 경우의 수를 고려해야하기 때문에 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 경우가 잦다. 하지만 주어진 문제를 MILP와 같은 혼합정수 최적화 문제로 변형하면 준실시간 내에 전역 최적해를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 다수 위협이 각각 다른 시점에 다른 방향에서 방어 자산을 공격하는 상황을 고려한다. 또한, 제원이 다른 다수 CIWS를 동시 운용하는 경우를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 상황을 비선형 혼합정수계획 문제로 정식화하고, 이를 MILP로 변형하는 기법을 제시하였다. 또한, 이를 상용 최적화 프로그램으로 구현해 최적화 성능을 검증하였다.
제약식 프로그램과 최적화는 상이한 배경에서 출발하였지만 현실의 동일한 의사결정 문제의 해법을 시도해 왔다는데서 공통점을 가진다. 이 논문은 이 두가지 학문영역의 성과들을 하나의 문제풀이 틀에 통합하는 시도로서 혼합형 문제해결기의 구조를 제시한다. 특히 워렌의 추상기계와 한정도메인 제약식 프로그램의 문제해결기의 구조를 이용하여 최적화 특히 선형계획법의 문제해결기을 결합시키는 한 해법을 통합 모형의 틀을 통해 구체적인 구현의 단계로 제시한다. 또한 그 구현시 해결해야 할 문제들을 제시하고 그 해법을 논의한다.
본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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