This paper describes the method to solve the optimization problems for stochastic simulation which is represented by military simulations. For this reason, the test fitness function reflecting the characteristics of military simulations, complex and stochastic results, is defined and PSO is used to solve the test fitness function. To control the known weak point of PSO for stochastic simulations, this paper proposes a technique which reevaluates the value of global optimum. By using the technique, the result shows notable improvements. From the simulation results, interactions among the calculation conditions which affect the accuracy and speed of optimization are analyzed. And the strategy for the optimization of stochastic simulations is proposed.
The tactical employment is a critical factor to win the war in the modern battlefield. To apply optimized tactics, it needs analyses related to a battle system. Normally, M&S (Modeling & Simulation) has been studied to analyze data in general problems. However, this method is not suitable for military simulations because there are many variables which make complex interaction in the system. For this reason, we suggested the optimized simulation framework based on the M&S by using DPSO (Discrete binary version of PSO) algorithm. This optimized simulation framework makes the best tactical employment to reduce the searching time compared with the normal M&S used by Monte Carlo search method. This paper shows an example to find the best combination of anti-torpedo scenario in a short searching time. From the simulation example, the optimized simulation framework presents the effectiveness.
음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.
For the efficient operation and management of the water resources system, coordinated operation of weirs and reservoirs is required. A simulation based, and an optimization based approaches are available to deal with the operation and management problems. The simulation based approach does not guarantee an optimal solution, and the optimization based approach is not so flexible to consider, complex, nonlinear problems we will face when trying to allocate water to different uses, various demand sectors in a basin. Hence, it is important to develop a model that would compensate for the weak points in both models. We will compare and contrast intrinsic and extrinsic properties of two modeling approaches, addressing issues related to setting system operation and control rules that would lead us to more efficient use of water in the basin. As a result, we propose to use CoWMOM(Coordinated weirs and multi-reservoir operating model), a "simulation based" optimization model for a simple simulation of the past periods, and for the real-time simulation process considering uncertain inflow.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.373-376
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2022
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
1900년대 초부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나을 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 세 번에 나누어서 정리하였다.
1960년도 초 부터 수자원공학에서의 최적화 기법은 상당한 기대 속에서 많이 활용되어 왔다. 최적화 모형은 시뮬레이션 모형에 비하여 상당히 많은 장점이 있음에도 불구하고, 기대한 만큼의 효과를 보지 못하고 있다. 그동안 실패한 사례도 많지만, 성공적인 사례도 많이 나오고 있다. 실패하는 이유는 개발자에게 더 많은 책임이 있지만, 모형에 대한 이해부족에 따른 사용자의 잘못도 있다. 최적화 모형은 장점도 있지만, 단점도 많으므로 그 한계를 확실히 이해하고, 개발자는 물론 사용자도 실제 활용에 많은 주의를 기울여야 한다. 무리하게 사용하게 되면 시뮬레이션 모형을 활용하는 것 보다 종종 못한 결과가 나올 수도 있다. 최적화 모형에 대한 이해를 돕기 위해서 부족하지만, 수자원 공학에서 최적화 모형의 활용에 관련된 내용을 앞으로 세 번에 나누어 정리해 본다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.55-61
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2001
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
GTL(Gas to Liquid) 합성유 생산 공정은 크게 합성가스 개질공정(reformer), FT 반응공정, upgrading 공정으로 구성된다. 본 연구에서는 FT 반응기에 유입되는 합성가스의 생산공정인 개질공정 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 기존에 HYSYS 공정 모사 tool로 구현한 개질공정 모델에 dynamic simulation을 적용하여 공정 운전 시간 변화에 따른 온도/압력/조성의 일정범위 별 생산 가스의 성분비를 모사하고자 한다. Dynamic 공정 시뮬레이션은 모사 대상 공정의 운전 시간 별 결과값 변화를 산출할 수 있는 방법으로 기존 정상상태(steady-state) 시뮬레이션에 비해 현실 공정의 운전 변수를 보다 더 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 시뮬레이션은 1bpd급 GTL 파일럿 플랜트의 설계 자료를 근거로 수행되었으며, 향후 운전 데이터를 feedback하여 최적의 운전 매뉴얼 도출자료로 활용코자 한다. 아울러, 다음의 시간 변화별 모사 결과 데이터들을 산출하고 공정의 최적운전 조건을 분석하고자 한다. - 시간에 따른 공정의 온도/압력 변화, 이에 연동되는 반응기 출구의 1) $H_2$/CO 비율, 2) $CH_4$ conversion, 3) $CO_2$ conversion 본 연구의 결과 데이터를 1bpd급 GTL 플랜트 내 합성가스 개질공정의 운전조건 최적화에 적용코자 하며, 이는 개질반응기의 안정적인 연속운전을 통한 GTL 통합공정의 운전 효율향상에 기여 가능하리라 기대된다. 향후 개질공정의 후단공정인 FT 합성공정 시뮬레이션 과업과 연계하여 GTL 통합공정 시뮬레이션 및 최적화에 따른 실증 규모의 스케일업 기반 데이터를 마련할 수 있을 것이다.
This study focuses on the air to air missile control fin planform optimization for the minimizing hinge moment with the considering phenomena of fluid and structure simultaneously. The fluid-structure interaction method is applied for the fluid and structure phenomena simulation of the control fins. A transient-loosely coupled method is used for the fluid-structure interaction simulation because it is suited for using each fluid and structure dedicated simulation software. Searching global optimization point is required many re-calculation therefore in this study, a mathematical model is applied for rapidly calculation. The face centered central composite method is used for generating design points and the 2nd polynomial response surface is sued for generating mathematical model. Global optimization is performed by using the generic algorithm. An objective function is the minimizing travel distance of the center of pressure between Mach 0.7 and 2.0 condition. Finally, the objective function of optimized planform is reduced 7.5% than the baseline planform with satisfying constrained conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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