Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.66-68
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1998
이열 기계 배치 문제는 기계의 수가 많아지면 기존의 알고리즘으로는 실제적으로 해결이 불가능한 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 최적의 기계 배치를 찾기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하고 기존의 방법과 비교하여 선택 과정의 개선을 통해 최적화의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 고찰한다. 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.250-252
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2000
많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.65-72
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2021
We consider the joint optimization problem of transmit power level, MMSE receiver filter and access point(AP) selection for multi access points environment. In the previous work, transmit power and MMSE receiver filter were jointly optimized[1] and transmit power and best access point were optimized jointly[2]. For each case, the algorithm was proposed and its convergence which guarantees the minimum total transmit power was proved. In this paper, we further improve the algorithm by jointly optimizing three parameters. More specifically, 1) we propose the algorithm by considering transmit power, MMSE receiver filter and access point selection jointly. 2) we prove that the proposed algorithm guarantees convergence with minimum transmit power consumption. In the simulation results, it is shown that proposed algorithm outperforms two other algorithms, i.e., 1) algorithm with transmit power and MMSE receiver filter, and 2) algorithm with transmit power and best access point selection.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.1
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pp.21-30
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2021
Mid-course trajectory of the missiles equipped with seeker should be designed to detect target within FOV of seeker and to maximize the maneuverability at the point of transition to terminal guidance phase. Because the trajectory optimization problems are generally hard to obtain the analytic solutions due to its own nonlinearity with several constraints, the various numerical methods have been presented so far. In this paper, mid-course trajectory optimization problem for boost-glide missiles is calculated by using SOCP (Second-Order Cone Programming) which is one of convex optimization methods. At first, control variable augmentation scheme with a control constraint is suggested to reduce state variables of missile dynamics. And it is reformulated using a normalized time approach to cope with a free final time problem and boost time problem. Then, partial linearization and lossless convexification are used to convexify dynamic equation and control constraint, respectively. Finally, the results of the proposed method are compared with those of state-of-the-art nonlinear optimization method for verification.
This paper treats the berth planning problem which is encountered at public container terminals. The main issue of the berth planning problem is to decide how to allocate the berths to scheduled calling containerships of which the ETA' s are given beforehand. Three optimization models for the berth planning problem are proposed in the formulation of set problems. Some heuristic algorithms for generating the decision variables of the models are also devised by using the concept of the ship's waiting time and the modified berth occupancy rate. Computational experiments based on the data arising from the real public container terminal are also carried out and the results are reported to show that the proposed optimization models and the heuristic algorithms for generating the decision variables are applicable and useful for the berth planning problem at public container terminals.
Yoo, Do Guen;Lee, Ho Min;Lee, Eui Hoon;Kim, Joong Hoon
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.7
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pp.4999-5008
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2015
The application of efficient constraint handling technique is fundamental method to find better solutions in engineering optimization problems with constraints. In this research four of constraint handling techniques are used with a meta-heuristic optimization method, harmony search algorithm, and the efficiency of algorithm is evaluated. The sample problem for evaluation of effectiveness is one of the typical discrete problems, optimal pipe size design problem of water distribution system. The result shows the suggested constraint handling technique derives better solutions than classical constraint handling technique with penalty function. Especially, the case of ${\varepsilon}$-constrained method derives solutions with efficiency and stability. This technique is meaningful method for improvement of harmony search algorithm without the need for development of new algorithm. In addition, the applicability of suggested method for large scale engineering optimization problems is verified with application of constraint handling technique to big size problem has over 400 of decision variables.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.119-126
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2019
The partial inverse optimization problem is an interesting variant of the inverse optimization problem in which the given instance of an optimization problem need to be modified so that a prescribed partial solution can constitute a part of an optimal solution in the modified instance. In this paper, we consider the traveling salesman problem defined on the line (TSP on the line) which has many applications such as item delivery systems, the collection of objects from storage shelves, and so on. It is worth studying the partial inverse TSP on the line, defined as follows. We are given n requests on the line, and a sequence of k requests that need to be served consecutively. Each request has a specific position on the real line and should be served by the server traveling on the line. The task is to modify as little as possible the position vector associated with n requests so that the prescribed sequence can constitute a part of the optimal solution (minimum Hamiltonian cycle) of TSP on the line. In this paper, we show that the partial inverse TSP on the line and its variant can be solved in polynomial time when the sever is equiped with a specific internal algorithm Forward Trip or with a general optimal algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.61-63
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2003
지난 10년 동안 유전 알고리즘은 어렵고 복잡한 다양한 문제들을 해결하기 위한 새로운 방법으로 인식되어왔다. 이러한 유전 알고리즘의 성능은 알고리즘 내에 구현되는 여러 연산자들에 좌우된다. 따라서 많은 연구자들이 새로운 연산자 개발에 관심을 가져 왔었다. 특히, 가장 널리 알려진 조합최적화 문제 중에 하나인 알려진 traveling salesman problem (TSP)의 경우 NP-hard문제로 분류되어 현재까지 이를 해결하기 위한 다양한 유전 연산자들이 개발되어 왔었다. 따라서 본 논문에서는 TSP 문제를 test problem로 이용하여 이를 해결하기 위한 새로운 유전 연산자 특히 교차 (Crossover Operator) 연산자들을 제안하고 기존의 다양한 연산자들과 비교를 통해서 성능을 입증한다.
Considering the variety of application and other factors in performing the optimization of radiological protection, it is necessary to use well-structured optimization procedure. In this study, an optimization procedure for design stage of nuclear power plant was proposed, and applied in the selection of alternatives for reducing occupational radiation exposure. As an aiding technique for decision-making, multi-criteria technique was used. As a result, priorities of alternatives are determined, and a problem of applying this result to real situation is reviewed. The developed procedure for optimization can be extended to other areas such as radioactive waste management, medical use of radiation, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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