• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.37 no.3
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• pp.90-98
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• 2000

Nesting and cutting path optimization have a great effect on price competitions and improvement of productivity in various industries such as the shipbuilding, the auto, the clothing, and so on. But the theoretical approach on the development of cutting path optimization algorithm, which can be applied effectively in the shipbuilding, has not been performed enough because parts are so complex and various. In this study, a new solution has been presented to solve the cutting path problem in 2-D cutting by using improved genetic algorithm. The presented optimization algorithm can search not only the cutting sequence of parts but also the position of piercing point by applying the effective neighborhood solution generating method

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.38 no.11
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• pp.861-869
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• 1989

The optimization problems, based on Pontryagin's Maximum Principle, for minimizing (damping) Xenon spatial oscillations in Load Following operations of Pressurized Water Reactor (PWR) is presented. The optimization model is formulated as an optimal tracking problem with quadratic objective functional. The oen-group diffusion equations and Xe-I dynamic equations are defined as equality constraints. By applying the maximum principle, the original problem is decomposed into a single time problem with no constraints. The resultant subproblems are optimized by using the conjugate Gradient Method. The computational results show that the Xenon spatial oscillation is minimized, and the reactor follows the load demand of the electrical power systems while maintaining the desired power distribution.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.7
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• pp.28-34
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• 2006

In general engineering problems, the purpose of an optimization is to get optimal design variables. It is the same problem to fix the total amount of the design variables and to judge the optimal mixing proportions of the design variables. That is to say, we can recompose the engineering problems in the concepts of the mixture amount experiments. The goal of mixture amount method is to get the response surfaces of varying both the mixing proportion of component and the total amount of the mixture. The solution of the aircraft fuselage optimization problem is obtained by the mixture amount method and genetic algorithm. In this study, it is shown that the mixture amount method can be utilized for the aircraft structural optimization problem. Also, this method in this study can be applied for the optimization problems over 12 design variables which is impossible for D-optimal design.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.9
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• pp.645-653
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• 2002

The unit commitment problem in a power system involves determining the start-up and shut-down schedules of many dynamos for a day or a week while satisfying the power demands and diverse constraints of the individual units in the system. It is very difficult to derive an economically optimal schedule due to its huge search space when the number of dynamos involved is large. Tabu search is a popular solution method used for various optimization problems because it is equipped with effective means of searching beyond local optima and also it can naturally incorporate and exploit domain knowledge specific to the target problem. When given a large-scaled problem with a number of complicated constraints, however, tabu search cannot easily find a good solution within a reasonable time. This paper shows that a large- scaled optimization problem such as the unit commitment problem can be solved efficiently by using a parallel tabu search. The parallel tabu search not only reduces the search time significantly but also finds a solution of better quality.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.5
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• pp.39-47
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• 2010

Constraint satisfaction optimization problem is a kind of optimization problem involving cost minimization as well as complex constraints. Local search and constraint programming respectively have been used for solving such problems. In this paper, I propose a method to integrate local search and constraint programming to improve search performance. Basically, local search is used to solve the given problem. However, it is very difficult to find a feasible neighbor satisfying all the constraints when we use only local search. Therefore, I introduced constraint programming as a tool for neighbor generation. Through the experimental results using weighted N-Queens problems, I confirmed that the proposed method can significantly improve search performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.122-124
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• 1999

날로 심각한 도시문제가 되고 있는 교통문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통체증을 정확하게 진단해서 교통망의 효율을 최대로 높일 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 요구되며, 이것을 위해서는 실시간으로 변화되는 교통류에 적절히 대응할 수 있도록 원활한 교통 신호체계를 최적화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 변화되는 교통류에 대응해서 원활한 교통소통을 위한 신호조정의 문제를 다수의 신호등을 대상으로 가능한 서로 다른 여러 신호조정의 조합들 중 최적안을 찾는 최적화 문제로 보았다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법을 이용하여 교통류의 변화에 따라 최적의 교통 신호체계를 수립할 수 있는 교통 신호체계 최적화 시스템을 제시하고, 부산광역시 부전동 일대의 12개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해봄으로써 실시간 적용가능성을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.168-178
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• 2001

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.539-544
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• 2003

The weapon-target assignment problem is solved using a genetic algorithm in this paper. The weapon-target assignment is an optimization problem which minimizes damages from enemy s attack or maximizes the kill probability of targets. Genetic algorithm is applied in this paper since it usually converges to a near global optimal solution. A specific structure of genetic algorithm which is suitable for the weapon-target assignment problem is proposed. A guideline selecting associated parameters is investigated through simulations. Comparition of the proposed method with several traditional optimization techniques for the weapon-target assignment problem shows the validity of the proposed method.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.24.3-24.3
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• 2011

우주발사체를 이용하여 인공위성을 궤도에 올리는 문제에서 가장 중요시해야 할 부분은 임무의 성공, 즉 정밀한 궤도 진입이다. 이것이 만족되어졌을 때, 비용의 최소화 또한 설계 시 중요한 고려사항이 된다. 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해선 최적 제어 전략이 필요한데, 통상적으로 이 과정은 발사 전에 최적화 기법 등을 이용하여 계산되고 검증된다. 그러나 기존의 최적화 기법은 대부분 선형 시스템에 적합한 기법들 이고, 우주발사체와 같이 매우 복잡하고 강한 비선형을 가진 운동방정식을 최적화 하려면 많은 계산이 소요된다. 계산 소모 시간을 줄이기 위해서는 선형화 등의 기법이 사용되는데, 그러한 경우 최적 해에 대한 신뢰도가 낮아질 수밖에 없다. 이 논문에서는 그러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 비선형 최적화 기법인 상태 의존 Riccati 방정식 기법 (SDRE)을 이용하여 인공위성을 주어진 궤도에 진입시키는 우주발사체의 최적궤도를 계산하였다. 또한 Hamiltonian 을 이용하여 산출된 궤도의 최적성을 보이고, 목표한 궤도와의 비교를 통해 제어기의 정밀성을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.6 s.103
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• pp.489-494
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• 2006

This paper improves the algorithms for Speculative Partial Redundancy Elimination(SPRE) proposed by Knoop et al. This research brings up an issue concerning a field to which SPRE cannot be applied, and suggests a solution to the problem. The Improved SPRE algorithm performs the execution speed optimization based on the information on the execution frequency from profiling and the memory space optimization.