• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.151-157
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• 1999

선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.3
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• pp.155-159
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• 2013

In this paper, a nonlinear matrix inequality problem and a nonlinear optimization problem are proposed for obtaining a structured static output feedback controller. The proposed nonlinear optimization problem has LMI (Linear Matrix Inequality) constraints and a nonlinear objective function. Using the conditional gradient method, the nonlinear optimization problem can be solved. A numerical example shows the effectiveness of the proposed approach.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.325-330
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• 2001

It has been realized that the results of circuit level simulation of neural networks, used for optimization problems, arc much different from those of algorism level simulation. In other words, the outputs converges asymptotically as time elapes, however, the input convergence depends on the value of parasitic conductance connected between input node and ground. Also, this conductance affects system performance. This paper discusses the influence of input conductance on the convergece of the continuous Hopfield neural networks. The convergence has been analyzed for the input and output nodes of neurons. Also, the characteristics of equilibrium points has been analyzed depending on different values of the input conductance.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.542-547
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• 2000

진화프로그래밍(Evolutionary Programming : EP)은 최적화 문제에 있어서 매우 유용한 기법으로 자연선택의 원리를 모방한 탐색알고리즘이다. EP는 기존의 최적화 알고리즘에 비하여 여러해를 동시에 탐색하는 전역탐색(global search)방법이므로 국부수렴(local convergence)의 가능성이 줄어들고, 최적화 파라메터 영역의 연속성과 미분치의 존재성과 같은 조건이 필요 없는 장점을 갖는다. 이러한 장점에도 불구하고, EP의 탐색영역이 초기조건 및 최적화 파라메터들의 랜덤 생성 그리고 최적화에 필요한 전략적 파라메터들에 의하여 탐색 영역이 결정되고, 수렴성이 느린 단점을 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 빠른 수렴성과 다양성을 갖는 개선된 EP을 제안하고, 제안된 방향성 벡터를 갖는 개선된 EP를 함수 최적화 문제에 적용하여 그 성능의 유용성을 보이고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.1-6
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• 2002

Hopfield introduced the neural network for linear program with linear constraints. In this paper, Hopfield neural network has been generalized to solve the optimization problems including nonlinear constraints. Also, it has been discussed the methods hew to reconcile optimization problem with neural networks and how to implement the circuits.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.289-292
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• 2003

인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.121-124
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• 2006

본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.133-142
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• 1992

This paper presents a method to apply the linear goal programming, which has rarely been used to the structural opimization problem due to its unique formulation, to large scale nonlinear structural optimization. The method can be used as a multicriteria optimization tool since goal programming removes the difficulty in defining an objective function and constraints. The method uses the finite element analysis, linear goal programming techniques and successive linearization to obtain the solution for the nonlinear goal optimization problems. The general formulation of the structural optimization problem into a nonlinear goal programming form is presented. The successive linearization method for the nonlinear goal optimization problem is discussed. To demonstrate the validity of the method, as a design tool, the minimum weight structural optimization problems with stress constraints are solved for the cases of 10, 25 and 200 trusses and compared with the results of the other works.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.3
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• pp.29-40
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• 2001

In this paper, we suggest a query optimization algorithm to select the optimal processing method of an extended boolean query on inverted files. There can be a lot of methods for processing an extended boolean query according to the processing sequence oh the keywords con tamed in the query, In this sense, the problem of optimizing an extended boolean query it essentially that of optimizing the keyword sequence in the query. In this paper, we show that the problem is basically analogous to the problem of finding the optimal join order in database query optimization, and apply the ideas in the area to the problem solving. We establish the cost model for processing an extended boolean query and develop an algorithm to filled the optimal keyword-processing sequence based on the concept of keyword rank using the keyword selectivity and the access costs of inverted file. We prove that the method selected by the optimization algorithm is really optimum, and show, through experiments, that the optimal method is superior to the others in performance We believe that the suggested optimization algorithm will contribute to the significant enhancement of the information retrieval performance.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1550-1556
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• 1997

In this paper, we apply the evolutionary algorithm to the combinatorial optimization problem. Evolutionary algorithm useful for the optimization of the large space problem. This paper propose a method for the reuse of wastes of light water in atomic reactor system. These wastes contain several reusable elements, and they should be carefully selected and blended to satisfy requirements as an input material to the heavy water atomic reactor system. This problem belongs to an NP-hard like the 0/1 knapsack problem. Two evolutionary strategies are used as approximation algorithms in the highly constrained combinatorial optimization problem. One is the traditional strategy, using random operator with evaluation function, and the other is heuristic based search that uses the vector operator reducing between goal and current status. We also show the method which perform the feasible test and solution evaluation by using the vectored knowledge in problem domain. Finally, We compare the simulation results of using random operator and vector operator for such combinatorial optimization problems.