• Title/Summary/Keyword: 파레토집합

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다목적 함수 최적화를 위한 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘에서의 해집단의 다양성에 관한 연구 (Study on Diversity of Population in Game model based Co-evolutionary Algorithm for Multiobjective optimization)

  • 이희재;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.104-107
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    • 2007
  • 다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

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다목적 함수 최적화를 위한 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘에서의 해집단의 다양성에 관한 연구 (Study on Diversity of Population in Game model based Co-evolutionary Algorithm for Multiobjective optimization)

  • 이희재;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.869-874
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    • 2007
  • 다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA: Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

전역 최적해 수렴을 위한 다목적 최적화 진화알고리즘 (Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithms for Converging Global Optimal Solution)

  • 장수현;윤병주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.401-404
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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 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.

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무선 센서 & 액터 네트워크에서 주문형 라우팅을 위한 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘 (A Pareto Ant Colony Optimization Algorithm for Application-Specific Routing in Wireless Sensor & Actor Networks)

  • 강승호;최명수;정민아;이성로
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권4B호
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    • pp.346-353
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    • 2011
  • 무선 센서 & 액터 네트워크에서 긴 네트워크의 수명을 유지하면서 다양한 지연시간을 요구하는 응용 프로그램들을 동시에 서비스하는 라우팅 방법이 요구되고 있다. 하지만 트리 기반 라우팅에서 네트워크 수명과 패킷 전송시의 평균 홉 수는 상충관계가 있다는 사실이 알려져 있다. 본 논문은 상충관계에 있는 두 가지 목적을 최적화하는 라우팅 트리들의 파레토 집합을 찾고자 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘을 제시한다. 응용 프로그램이 요구하는 지연 시간에 따라 적절한 트리를 선택하여 라우팅에 사용할 수 있도록 함으로써 다양한 응용 프로그램의 요구 조건을 만족시킬 뿐 아니라 긴 네트워크의 수명을 보장한다. 그리고 모의실험을 통해 구해진 트리들이 대표적인 라우팅 트리인 최소신장트리 보다 파레토 최적에 근접한 트리들로 구성됨을 보인다.

경제성 평가에 의한 군함의 초기설계에 관한 연구 (A Study on Preliminary Design of Warships by Economic Evaluation)

  • 신수철
    • 대한조선학회논문집
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    • 제45권2호
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    • pp.221-228
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    • 2008
  • This paper describes to determine optimum main particulars of warships which satisfy user's requirements in a concept design stage with minimum construction cost and maximum transportation efficiency. Present worth was used as an assessment criteria of the economical efficiency. And Pareto optimal set was used to have the optimum design.

전기 기관차 중수선 시설의 설계 변수 최적화 (Optimization for the Design Parameters of Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility)

  • 엄인섭;천현재;이홍철
    • 한국철도학회논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.222-228
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    • 2010
  • 전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.

설계 변수 선택을 위한 시뮬레이션 기반 최적화 (A Simulation-based Optimization Approach for the Selection of Design Factors)

  • 엄인섭;천현재;이홍철
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.45-54
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    • 2007
  • 최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다.

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해양사고 원인을 분류하기 위한 공통단어의 축소에 관한 연구 (A Study on the Reduction of Common Words to Classify Causes of Marine Accidents)

  • 임정빈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.109-118
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    • 2017
  • 주제어(key word, KW)는 해양사고의 주요한 원인을 간단하게 표현하기 위한 단어들의 집합으로 해양안전심판원의 심판관들이 작성한다. KW는 심판관들의 서로 다른 주관적인 견해 때문에 일관성 유지가 어렵고, KW의 수가 너무 많은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 최적화된 최소의 공통단어(common word, CW)를 이용한 체계적인 KW 구축 프레임이 필요하다. 본 연구의 목적은 체계적인 KW 구축 프레임 개발에 필요한 CW을 도출하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 파레토(Pareto) 분포함수와 파레토 지수를 이용한 최적의 최소 CW 도출방법을 제안하였다. 총 2,642개의 KW을 수집한 후, 수집한 KW의 세부 단어와 이들의 빈도를 갖는 데이터 세트에서 총 56개의 특징적인 CW를 식별하였다. 56개의 특징적인 CW를 이용한 단어 축소실험을 통해서 평균 58.5%의 축소율을 획득하였고, 축소율에 따라서 추정한 CW는 파레토 차트로 검증하였다. 이를 통해서 체계적인 KW 구축 프레임 개발이 가능할 것으로 기대된다.

지면효과를 받는 3 차원 WIG 선의 익형 형상 최적화 (Aerodynamic Optimization of 3 Dimensional Wing-In-Ground Airfoils Using Multi-Objective Genetic Algorithm)

  • 이주희;유근열;박경우
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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    • pp.3080-3085
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    • 2007
  • Shape optimization of the 3-dimensional WIG airfoil with 3.0-aspect ratio has been performed by using the multi-objective genetic algorithm. The WIG ship effectively floating above the surface by the ram effect and the virtual additional aspect ratio by a ground is one of next-generation and cost-effective transportations. Unlike the airplane flying out of the ground effect, a WIG ship has possibility to capsize because of unsatisfying the static stability. The WIG ship should satisfy aerodynamic properties as well as a static stability. They tend to strong contradict and it is difficult to satisfy aerodynamic properties and static stability simultaneously. It is inevitable that lift force has to scarify to obtain a static stability. Multi-objective optimization technique that the individual objectives are considered separately instead of weighting can overcome the conflict. Due to handling individual objectives, the optimum cannot be unique but a set of nondominated potential solutions: pareto optimum. There are three objectives; lift coefficient, lift-to-drag ratio and static stability. After a few evolutions, the non-dominated pareto individuals can be obtained. Pareto sets are all the set of possible and excellent solution across the design space. At any selections of the pareto set, these are no better solutions in all design space

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