• 대한조선학회지
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• 제31권1호
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• pp.34-38
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• 1994

본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.165-187
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• 2004

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.47-55
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• 2010

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.155-161
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• 2020

일반적으로 최적화문제는 간단하게 해결하기 어렵다. 그 이유는 주어진 문제가 단순하면 바로 해결되지만, 복잡할수록 그 경우의 수는 방대하기 때문이다. 본 연구는 인공신경망 최적화에 대한 연구이다. 여기에서 우리가 다루고 있는 것은, 인공신경망을 구축하기 위한 완화법으로써, 최적화하는 방법이다. 주요 논제로는, 신경망 네트워크 전체의 안정성과 불안정성, 경비 절감, 에너지 절감과 같은 비결정적인 문제를 다루고 있다. 이를 위하여, 우리는 연상기억 모델 즉, 국소적 최소인 기억정보가 가짜인 정보를 선택하지 않는 방법을 제시한다. 그리고, 시물레이티드 어닐링법으로써, 이것은 가급적 낮은값을 가지고 있는 그 방향을 예측하고 그 이전의 낮은값과 결합해 나가서 더 낮은값으로 반복 수정해 나가는 방법이다. 그리고, 비선형 계획문제는, 방대한 조합상태의 수를 목적함수 합의 최소화를 위하여 적절한 최소하강법을 적용하여 입출력을 확인하여 수정해 나가는 방법이다. 결국 본 연구는 최적화문제를 해결하기 위한 이론적인 접근 방법으로써 완화법으로서의 접근가능한 유용한 방법을 제시하였다. 따라서, 본연구는 새롭게 인공신경망을 구축할 때, 효율적으로 적용 할 수 있는 좋은 제안이 될 것으로 생각한다.

• 경영정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.203-217
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• 2003

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권5호
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• pp.46-55
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• 2006

비행체의 궤적 최적화를 위해서는 비행체의 특성을 반영한 3차원 운동방정식이 유도되어야 하며, 비행선과 같이 공기보다 가벼운 비행체의 경우는 일반 고정익 항공기와는 다른 특성들을 반영하여야 한다. 본 연구에서는 중고도 무인비행선의 궤적 최적화를 위해 비행선의 운동방정식을 유도하고, 이를 이용한 최소시간 문제를 다루었다. 최적 궤적을 얻기 위하여 최적 궤적 문제를 제어입력 파라미터화를 이용한 비선형 프로그래밍 문제로 변환한 후 연속 2차 계획법을 이용하여 궤적을 산출하였으며, 이에 대한 수치결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.113-114
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• 2017

본 논문에서는 셀룰라시스템의 상향링크 자원을 사용하는 D2D 단말의 전송전력 최적화문제를 게임이론적 방법으로 고찰해본다. 먼저, 전송전력 최적화문제를 비협력적 전송전력게임으로 구성하고, 구성된 전송전력게임이 나쉬 평형을 가지게 됨을 확인한다. 본 논문에서 도출된 나쉬 평형에서는 개별 D2D 단말은 오로지 자신의 전송전력을 최적화하도록 전송전력값을 선택한다. 하지만, 시스템 입장에서는 결국 모든 단말의 전송전력값은 나쉬평형이라고 하는 전송전력의 유일한 수렴점에 도달하게 된다. 컴퓨터실험을 통하여 다수 개의 D2D 사용자 환경에서 나쉬평형이 존재함을 확인한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.259-265
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• 2009

본 연구 논문에서는 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 선형 구조물의 동적 컴플라이언스(Dynamic compliance)를 최소화하는 위상을 설계하는 기법을 연구한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 각 유한 요소의 탄성계수를 각 요소에 정의되어 있는 설계변수(Design Variable)를 이용하여 위상최적화를 수행한다. 이 방법은 현재까지 많은 선형구조문제에 적용되었지만 비선형 문제와 멀티피직스 시스템에서 수치적인 문제점이 보고되었다. 이런 문제점을 근본적으로 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이란 새로운 최적화 기법이 개발되었다. 이 새로운 설계 방법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물이나 멀티피직스 시스템의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 하지만, 아직까지 질량 행렬의 정의에 대한 모호함으로 인하여 동적인 구조물의 최적화에 대한 연구가 많이 이루어지지 않았다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 요소 연결 매개법에서 질량행렬을 정의하는 방법을 연구하며, 이를 이용하여 선형 구조물의 동적 컴플라이언스(Dynamic Compliance)를 고려한 위상최적화 문제에 적용하여 제안된 방법을 검증하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권2호
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• pp.185-202
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• 2010

본 연구는 중등수학교육에서 도구화된 CAS에 기반한 최적화 문제해결 활동을 통해 CAS가 교육과정 내용제시 순서에 영향을 줄 수 있는지를 분석하기 위해 설계되었다. 이를 위하여 본 연구자는 CAS를 활용한 최적화 문제해결 활동을 구안하였으며 3개월간의 CAS 활용 수업 경험이 있으나 아직 미적분학을 접해 본 적이 없는 고등학교 2학년 7명을 선정하여 총 9차시의 수업을 실시하고, 수업녹화자료와 면담을 통해 학생들의 활동을 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 CAS를 이용하여 미 학습된 교육내용인 미분과 삼차방정식, 무리방정식의 해구하기와 그래프 분석이 포함된 최적화 문제해결활동을 수준 높게 다룰 수 있는 것으로 나타나 CAS가 교육과정 내용제시 순서에 영향을 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.841-848
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.