• 제목/요약/키워드: 전역적 최적화

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Alienor Method와 Lipschitzian Optimization을 이용한 전역적 최적화에 대한 연구 (A Study on the Global Optimization Using the Alienor Method and Lipschitzian Optimization)

  • 김형래;이나리;박찬우
    • 한국항공우주학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.212-217
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    • 2007
  • Alienor method는 전역적 최적화 문제들을 해결하기위한 효과적인 방법이다. 이 방법은 다변수 문제를 한 개의 변수에 의존하는 문제로 변환시킨다. 어떠한 일차원 전역 최적화 방법도 변환된 문제의 해결에 사용할 수 있다. Alienor method와 연결된 여러 가지의 일차원 전역 최적화 방법들이 수학적으로 제안되었으며, 제안된 방법들은 예제를 통하여 성공적으로 증명되었다. 그러나 실제 엔지니어링 문제에 이 방법들을 적용하기에는 여러 가지 문제가 있다. 본 논문에서는 Lipschitz 상수를 사용하지 않는 Lipschitzian 최적화 방법이 Alienor method와 결합되었고, 이 결합된 최적화 알고리즘을 예제에 적용하였다. 본 예제를 통하여 제안된 방법이 보다 우수하게 전역적 최적화 문제에 적용 가능함을 보였다

다중방향성 정합선 최적화와 신뢰도 기반 공백복원을 이용한 스테레오 정합 (A Stereo Matching Technique using Multi-directional Scan-line Optimization and Reliability-based Hole-filling)

  • 백승해;박순용
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권2호
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    • pp.115-124
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    • 2010
  • 최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.

비선형 최적화 문제를 풀기 위한 Homotopy 방법 (A homotopy method for solving nonlinear optimization problems)

  • 한규식;이대원;이재욱
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.111-114
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    • 2004
  • 기존의 도함수에 기초한 수치적 최적화 기법들(derivative-based optimization)은 비선형 최적화 문제를 풀기 위해 목적식의 1차 도함수의 정보를 이용하여 정류점(stable point)인 최적해를 찾아 나가는 방식을 취하고 있다. 그러나 이런 방법들은 목적식의 국부 최적해(local minimum)을 찾는 것은 보장하나, 전역 최적해(global minimum)를 찾는 데에는 실패할 경우가 많다. 국부 최적해와 전역 최적해는 모두 목적식의 1차 도함수가 '0'인 값을 가지는 특징이 있으므로, 국부 또는 전역 최적해를 구하는 구하는 과정은 목적식의 1차 도함수가 '0'인 해를 찾는 방정식 문제로 변환될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비선형 방정식의 해를 찾는데 좋은 성능을 보이는 Homotopy 방법을 이용하여 목적식의 1차 도함수에 관한 비선형 방정식을 풀고, 이를 통해 비선형 최적화 문제의 모든 국부 최적해를 찾아냄으로써 전역 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법론을 다양한 전역 최적화 문제에 적용한 결과, 기존의 방법들에 비해 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

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은닉 마르코프 모델의 확률적 최적화를 통한 자동 독순의 성능 향상 (Improved Automatic Lipreading by Stochastic Optimization of Hidden Markov Models)

  • 이종석;박철훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권7호
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    • pp.523-530
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    • 2007
  • 본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.

이항 반응 실험의 확률적 전역최적화 기법연구 (A Study on the Stochastic Optimization of Binary-response Experimentation)

  • 이동훈;황근철;이상일;윤원영
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권1호
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    • pp.23-34
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    • 2023
  • 본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

지역적/전역적 형태기술자 최적화를 통한 단백질 구조 동등성 평가 (Optimization of Shape Descriptor for Comparability Assessment of Protein Structure)

  • 서정근;전성환;최유주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.631-634
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    • 2019
  • 단백질의 구조적 동등성을 평가를 위한 형태 기반의 기술자에 대한 연구는 제한적으로 이루어지고 있으며 대부분 지역적 특성 값으로 표현된 지역적 접근 방법이 다수를 이루고 있다. 지역적 특성과 전역적 특성을 포함하는 형태기술자의 경우 각 특성들이 동등한 중요도로 결합되어 있다. 본 연구에서는 선형 회귀분석을 적용하여 각 특성에 대한 중요도를 최적화하여 형태기술자를 재정의 하였다. 최적화된 형태기술자를 단백질의약품인 인슐린 모델에 적용하여 구조적 동등성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 최적화된 형태기술자는 동일한 그룹에 속한 인간 인슐린 단백질 모델과 지역적으로 다른 구조를 가지는 인슐린 아날로그 그룹을 명확히 구분할 수 있음을 확인하였고 이러한 성능은 이전 연구의 형태기술자와 3D 저니크 기술자보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 제안한 방법은 고해상도 단백질 3차 구조 정보를 활용하여 유사성을 판별한 RMSD 방법과 유사하게 서로 다른 표면 구조를 가지는 단백질을 구별할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시하는 형태기술자 및 최적화된 동등성 평가 함수는 SAXS 분석과 같이 저해상도 단백질 표면 모델을 확보할 수 있는 분석에 적용하여 단백질의 구조적 동등성을 판별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

인공 신경망을 이용한 구조 최적화 기법

  • 양영순;문상훈
    • 대한조선학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.39-42
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    • 1994
  • 인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.

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혼합.이산 비선형 최적화 문제 해결을 위한 유전알고리즘

  • 윤영수;이상용
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.101-116
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    • 1998
  • 혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

장기 저수지운영률 도출을 위한 메타휴리스틱 기법의 비교 (Comparision of metaheuristic methods for generating long-term reservoir operation rule)

  • 강신욱;이상호;김현식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.226-226
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    • 2011
  • 최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

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전력 소비 최적화를 위한 전역 최적화 기술 (Global Optimization Techniques for Power Consumption Optimization)

  • 김성진;윤종희;고광만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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    • pp.282-284
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    • 2012
  • 임베디드 분야에서 전력 에너지 소비 문제는 시스템을 설계하는데 있어서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 휴대성이 강조되는 모바일 장치의 제한된 전력을 효율적으로 이용하기 위해서 하드웨어적인 관리 못지않게 소프트웨어적인 관리 기술의 필요성이 강조되고 있으며 전력 소비 관리를 위한 최적화된 컴파일러 기법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 모바일 장치에서 구동되는 어플리케이션의 전력 에너지 소비를 줄이기 위한 전역 코드 스케줄링 기법을 제시한다. 이를 위해, 재목적 소프트웨어 개발 도구인 EXPRESSION의 컴파일러인 EXPRESS의 코드 최적화 기법을 이용하여 전력 에너지 효율적인 전역 코드 스케줄링 모델을 설계하고 성능평가 방법을 제시한다.