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.
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.
해안지역 지하수 개발에 있어 이익을 최대화하는 동시에 개발로 인한 부정적 영향을 최소화하는 4단계 확보방안이 제시되었다(박남식 등, 2004). 4단계 확보 방안 중 처음 3단계 방안에 대한 의사 결정 지원 도구역할을 할 수 있는 해안지하수 최적개발 모델이 개발되었다(박남식 등, 2003, 홍성훈, 2004). 개발된 모델은 대상 관정의 양수량과 위치에 대한 최적해 뿐만이 아니라 해수침투를 방지 및 제어에 대하여서도 최적화가 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모델의 민감도 분석 결과를 다루고 있다. 민감도 분석의 목적은 불확실성을 내포하고 있는 대수층의 주요 매개변수, 경계조건 등에 의해 야기될 수 있는 모델의 불확실성을 정량화하는 것이다(Anderson 등, 1992). 따라서 민감도 분석은 모델의 특성에 대한 이해뿐만이 아니라 모델에 있어 매개변수들의 영향 및 거동을 고찰하는데 중요한 연구이다. 구축된 최적개발 모델을 이용하여 수리전도도, 함양율, 대수층 두께와 같은 주요 매개변수들이 최적양수량 그리고 관정의 최적위치에 미치는 영향을 고찰하였다. 그 결과 회수율은 함양율 증가에 따라 증가하는데, 높은 수리전도도에서는 함양율과 선형관계를, 낮은 수리전도도에서는 비선형관계를 보였다. 관정의 최적위치는 수리전도도에 가장 민감하였으며, 함양율 증가에 따라 해안으로 이동하였다. 마지막으로 최적개발량과 최적위치를 동시에 고려할 경우 최적개발량만을 고려한 경우보다 회수율이 향상되었다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.162-173
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1993
항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.
유전자 알고리즘은 효과적으로 최적의 해를 구하는 기법이나 진화연상산자의 선정에 따라 조기에 국부 최적해에 고착되어 전역 최적해로의 탐색을 어렵게 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국부 최적해로 수렴하게 되는 원인을 분석하고, 국부 최적해에서 벗어나 전역 최적해로의 천이가 가능하도록 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 평균 해밍거리에 따라 진화연산자를 가변시키는 방법으로서 국부 최적해에 고착되지 않도록 유전자에 다양성을 부여하여 지속적으로 모집단의 진화 특성을 유지하는 방법이다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
최적화(optimization)는 “최선”이란 의미의 라틴어 “OPTIMUS”을부터 유래되었다. 공학에서 최적설계는 가능하면 짧은 시간에 최고성능을 갖는 제품을 값싸게 생산할 수 있는 설계로 정의한다. 2차 세계대전 이후 가볍고 성능이 우수한 항공기 구조물의 설계를 위하여 시작한 현대 최적설계 기법은 컴퓨터 계산능력의 발전과 함께 실용범위를 점차 확대하고 있다. 본 특집에서는 최적설계의 기본개념을 소개하기 위하여 최적설계의 정식화, 도해 최적화, 최적화의 수치적 기법, EXCEL을 이용한 최적설계 등을 간략하게 소개한다. (중략)
곤충은 주변환경에 적응하며 발육과 번식을 통해 진화하여 왔다. 온도발육모형을 이용하여 곤충과 응애 분류군별 공통고유최적온도, 발육최적온도, 산란최적온도를 산출하기 위해 112편의 논문에서 응애류 14종, 딱정벌레목 8종, 파리목 5종, 노린재목 31종, 벌목 7종, 나비목 18종, 메뚜기목 1목, 다듬이벌레목 5종, 총채벌레목 5종의 온도발육과 산란자료를 분석하였다. 분석을 통하여 총채벌레목을 제외하고 공통고유최적온도는 발육최적온도보다는 산란최적온도와 차이가 적었다. 본 종설을 통해 공통고유최적온도는 발육최적온도보다는 산란최적온도와 밀접한 관계가 있을 가능성이 높음을 제안하였다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 설계 의존형 하중조건을 갖는 구조물에 대한 형상 최적설계 를 수행하였다. 유한요소 기반 형상 최적설계는 설계영역 매개화에 어려움이 있으나 등기하 해석법은 NURBS 기저 함수와 조정점을 이용함으로써 기하학적 표현이 용이하다는 장점을 가지고 있다. 기하학적으로 정확한 모델은 응답 및 설계민감도 해석에 사용되며, 설계구배 기반의 최적화에 있어서 중요한 역할을 한다. 하중조건이 설계영역의 변화에 따라 변하는 최적설계 문제에서 경계에서 설계민감도가 부정확한 경우, 설계공간에서 최적설계가 균일한 수렴성을 갖기 어렵다. 즉 유한요소법을 이용한 형상 최적설계에서 설계 의존형 하중조건을 갖는 문제를 푸는 경우, 최적설계를 진행할 때 변하는 경계의 부정확성 때문에 정확한 설계민감도를 얻기가 어려운 점이 있다. 본 논문에서는, 엄밀한 기하형상을 표현하는 등기하 설계민감도를 활용한 형상 최적설계 기법이 설계 의존형 하중조건을 갖는 문제에서 좋은 결과를 제시함을 확인하였다.
최적조류계산은 전력계통에서 여러 가지 제약조건을 만족하면서 경제적으로 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 최적조류계산 방법은 주로 선형계획법, 비선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 Convex해야 한다. 또한 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 유전알고리즘과 같은 기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고 테스트 계통을 대상으로 그 적용가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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