• 제목/요약/키워드: 직접 탐색법

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Random 탐색법과 조합된 Tabu 탐색법을 이용한 신경회로망의 학습 (Learning of Neural Network Using Tabu Search Method with Random Moves)

  • 신광재;양보석;최원호
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 1994년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 18 Nov. 1994
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    • pp.121-125
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    • 1994
  • 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.

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패턴 인식기법을 이용한 유출모형의 매개변수 최적화

  • 정창삼;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
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    • pp.1316-1321
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    • 2002
  • 일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

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지식처리기법에 의한 선박의 주요 치수 최적화 (An optimum design of a ship based on numeric and knowledge processing)

  • ;서규열;이동근;신수철
    • 한국해양공학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.227-238
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    • 1997
  • 다목적함수 최적화를 효과적으로 수행하기 위하여 유전자 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 혼성형 최적화기법을 구현하였다. 이 방법은 유전자 알고리즘을 사용하여 최적점이 존재할 가능성이 높은 영역을 탐색한 후, 이 영역에서 직접탐색법을 사용하여 최종해를 찾는다. 따라서 탐색의 효율을 향상시키고 계산시간을 절약할 수 있는 장점이 있다. 그러나 최적화기법이 효율적이지만, 최적화기법을 사용하기 위해서는 전문가의 전문지식이 필요하다. 따라서 실제 최적화를 수행하기 위해서는 관련 분야의 전문지식과 최적화기법이 효율적으로 결합되는 것이 필요하다.

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유전자 알고리즘과 콤플렉스법에 의한 직접구동형 서보밸브의 제어기 상수값 설계 (Controller Parameters Design of Direct Drive Servo Valve Using Genetic Algorithm and Complex Method)

  • 이성래
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권4호
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    • pp.475-481
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    • 2013
  • 직접구동형 서보밸브의 제어시스템은 비선형적이며 밸브스풀에 미치는 유체력의 영향은 매우 크고 부하압력의 크기에 좌우된다. 제어시스템의 설계요구조건을 만족시키기 위해, 제약직접탐색방법인 유전자 알고리즘과 콤플렉스법을 적절히 활용하여 진상-지상제어기 및 미분피드백제어기의 최적 상수값을 탐색하였다. 최적 제어기 상수값을 대입하여 제어시스템을 시뮬레이션한 결과 설계요구조건을 만족하였다.

지하수위 예측을 위한 경사하강법과 화음탐색법의 결합을 이용한 다층퍼셉트론 성능향상 (Improvement of multi layer perceptron performance using combination of gradient descent and harmony search for prediction of groundwater level)

  • 이원진;이의훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.186-186
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    • 2022
  • 강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

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최적 설계를 위한 3점 탐색 알고리즘의 제안 (A Proposal of 3 Point Search Algorithm for Optimal Design)

  • 김주홍;공휘식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.640-650
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    • 1991
  • 最適 設計를 위한 최적치 탐색 알고리즘으로 직접 탐색법의 일종인 3점 탐색 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 N차원 탐색 범위 내에 있는 수공간의 3N 점에서 함수의 최소차를 탐색하고 점차로 탐색 범위를 축소하여 동일한 타색과정을 반복수행하는 방법이다. 그러므로, 1회 탐색시에 성능 지표의 계산횟수는 3N이다. 도한 3N점 탐색법을 대산히나 3N점에 대한 탐색법으로 단순 3N탐색법을 기술하였으나, 이것은 서로 다른 매개 변수가 乘서항을 갖는 성능지표의 경우에는 불확실함이 발견되었다. 제안된 알고리즘은 2차 형식이나 선형함수로 구성되는 성능 지표에 적용이 가능하며, 안정하고 신회도가 높은 특성을 갖고 있음이 확인되었다.

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FLAC을 이용한 터널 역해석 프로그램의 개발 (Development of a Back Analysis Program for Rock Tunnel using FLAC)

  • 양형식;전양수
    • 터널과지하공간
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    • 제12권1호
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    • pp.37-42
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    • 2002
  • 본 연구에서는 터널의 주요 설계정수인 탄성계수와 측압계수를 산정 할 수 있는 역 해석 알고리즘을 개발하였다. 해석 알고리즘은 범용 유한차분해석 프로그램인 FLAC의 해석과정 내에 직접탐색법 알고리즘을 이용한 FISH 문을 삽입함으로써 구성하였다. 기존 연구에서 사용한 탄성모델에 대하여 본 연구에서 개발한 역 해석 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 역 해석 알고리즘은 기존 역 해석 기법에 비해 더 적은 반복연산에 더 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

접합부의 비선형 거동을 고려한 공간 강뼈대 구조물의 고등해석과 최적설계 (Advanced analysis and optimal design of space steel frames accounting for nonlinear behavior of connections)

  • 최세휴
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제16권5호통권72호
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    • pp.683-694
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    • 2004
  • 본 논문에서는 접합부의 비선형을 고려한 공간 강뼈대 구조물의 고등해석과 최적설계를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 최적화 기법으로는 Choi와 Kim이 제안한 직접탐색법을 사용하였다. 직접탐색법은 LRFD의 상관방정식으로 계산된 값중에서 최대값을 가지는 부재의 크기를 단계별로 증가시키는 방법이다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 LRFD방법과 비교하였다.

접합부의 비선형 거동을 고려한 강뼈대 구조물의 고등해석과 최적설계 (Advanced analysis and optimal design of steel frames accounting for nonlinear behavior of connections)

  • 최세휴;박문호;송재호;임청권
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제15권6호통권67호
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    • pp.661-672
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    • 2003
  • 본 논문에서는 접합부의 비선형을 고려한 강뼈대 구조물의 고등해석과 최적설계를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 최적화 기법으로는 Choi와 Kim이 제안한 직접탐색법을 사용하였다. 직접탐색법은 LRFD의 상관방정식으로 계산된 값중에서 최대값을 가지는 부재의 크기를 단계별로 증가시키는 방법이다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 LRFD방법과 비교하였다.

유전적 알고리즘과 직접탐색법의 결합에 의한 효율적인 최적화방법에 관한 연구 (A Study on the Efficient Optimization Method by Coupling Genetic Algorithm and Direct Search Method)

  • 이동곤;정성재;김수영
    • 대한조선학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.12-18
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    • 1994
  • 공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.

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