• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제2권2호
• /
• pp.159-165
• /
• 2002

This paper proposes a GA and Gradient Descent Method-based method for choosing an appropriate set of fuzzy rules for classification problems. The aim of the proposed method is to fond a minimum set of fuzzy rules that can correctly classify all training patterns. The number of inference rules and the shapes of the membership functions in the antecedent part of the fuzzy rules are determined by the genetic algorithms. The real numbers in the consequent parts of the fuzzy rules are obtained through the use of the descent method. A fitness function is used to maximize the number of correctly classified patterns, and to minimize the number of fuzzy rules. A solution obtained by the genetic algorithm is a set of fuzzy rules, and its fitness is determined by the two objectives, in a combinatorial optimization problem. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, computer simulation results are shown.

• 전기학회논문지
• /
• 제56권7호
• /
• pp.1309-1314
• /
• 2007

The assignment of cells to reporting or non-reporting cells is an NP-hard problem having an exponential complexity in the Reporting Cell Location Management (RCLM) system. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. The number of reporting cells and which cell must be reporting cell should be determined to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. T1is paper compares Max-Min ant system (MMAS), rank-based ant system (RAS) and hybrid method of MMAS and RAS that generally used to solve combinatorial optimization problems. Experimental results demonstrate that hybrid method of MMAS and RAS is an effective and competitive approach in fairly satisfactory results with respect to solution quality and execution time for the optimal design of location management system.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제4권5호
• /
• pp.641-653
• /
• 2008

This paper proposes a practical and realistic method to establish an optimal lifetime maintenance strategy for deteriorating bridges by considering the life-cycle performance as well as the life-cycle cost. The proposed method offers a set of optimal tradeoff maintenance scenarios among other conflicting objectives, such as minimizing cost and maximizing performance. A genetic algorithm is used to generate a set of maintenance scenarios that is a multi-objective combinatorial optimization problem related to the lifetime performance and the life-cycle cost as separate objective functions. A computer program, which generates optimal maintenance scenarios, was developed based on the proposed method using the life-cycle costs and the performance of bridges. The subordinate relation between bridge members has been considered to decide optimal maintenance sequence and a corresponding algorithm has been implemented into the program. The developed program has been used to present a procedure for finding an optimal maintenance scenario for steel-girder bridges on the Korean National Road. Through this bridge maintenance scenario analysis, it is expected that the developed method and program can be effectively used to allow bridge managers an optimal maintenance strategy satisfying various constraints and requirements.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.35-44
• /
• 2001

본 논문에서는 배전 계통에서 여러 가지 제약조건을 만족하면서 최소 손실 구성을 찾는 문제에 루프 기반의 유전자 알고리즘을 적용하였다. 전역적인 탐색 능력이 뛰어난 유전자 알고리즘이 아크를 기반으로 하여 배전 계통 재구성 문제에 적용되었지만 비가능해가 많이 발생하여 탐색의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 루프를 기반으로 스트링을 구성하여 가능해가 될 확률을 높였고 비가능해를 가능해로 쉽게 전환할 수 있는 복구함수를 적용해 기존의 유전자 알고리즘에서 갖고 있던 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안한 루프 기반의 유전자 알고리즘은 32, 69 모선 시스템에서 기존의 아크 기반의 유전자 알고리즘과 비교하여 좋은 결과를 보임으로써 실제 크기의 배전 계통에 충분히 적용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권7호
• /
• pp.823-828
• /
• 2005

개미 군락 시스템 (Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었다. 그러나 ACS는 작은 TSP에서는 최적해를 구하였지만, 큰 TSP에 대해서는 최적해를 구하지 못하였다. 본 연구에서는 큰 TSP에 대한 최적해를 찾기 위하여 개미들에게 좀 더 많은 정보를 주는 기법의 하나로 한 도시에서 다음 도시로의 탐색 경로를 결정할 때, 인접한 도시들에(adjacent neighbor) 대한 거리로만 결정하지 않고 길이가 w인 부경로(subpath)에 대한 정보를 미리 수집한 후, 이 정보를 이용하여 경로를 생성하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 ACS 기법보다 큰 그래프에서 최적해(Known Optimal)에 가까운 경로를 찾는 것을 볼 수 있다. 그래프에 따라서는 기존의 ACS 기법보다 최대 $70\%$ 이상의 성능이 개선되었으며 평균적으로 $30\%$ 내외의 개선된 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2024

순회 외판원 문제(TSP)는 잘 알려진 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지역 탐색은 TSP를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 사용되어 왔다. Greedy Random Insertion(GRI)은 지역 탐색을 위한 효과적인 이웃해 생성 방법으로 알려져 있다. GRI는 현재해로부터 일부 도시들을 무작위로 선택하고 그 도시들을 한 번에 하나의 도시만 고려하여 현재 부분해의 최적 위치로 삽입한다. 본 논문에서는 먼저 Full Greedy Insertion(FGI)이라는 또 다른 그리디 이웃해 생성 방법을 제안한다. FGI는 GRI와 마찬가지로 삽입 위치를 하나씩 결정하되 남은 모든 도시들을 한꺼번에 고려하여 결정한다. 그리고 본 논문에서는 GRI와 FGI를 결합하는 방법을 제시한다. 결합 방법에서는 시뮬레이티드 어닐링 내에서 매 반복 시 GRI 또는 FGI를 무작위로 선택하여 실행한다. 실험 결과에 의하면, FGI 단독으로는 성능이 매우 우수한 것은 아니다. 그러나 결합 방법은 GRI를 포함한 기존의 지역 탐색 방법들보다 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
• /
• 제18권6호
• /
• pp.677-686
• /
• 2006

본 논문에서는 생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능 조건을 함께 고려하여 열화되는 교량의 최적 유지관리 전략 수립을 위한 보다 실제적이고 현실적인 방법을 제안하였다. 교량의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 문제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자 알고리즘을 적용하였으며, 다중목적함수에 대한 최적의 균형 잡힌 유지관리 시나리오의 선정이 가능한 기법을 제안하였다. 최적 유지관리 시나리오는 부재수준뿐만 아니라 교량 시스템 수준에서도 생성 가능하도록 하였다. 실제 공용중인 교량에 적용하여 제안된 방법의 실 적용성을 검증하고 분석하였다. 제안된 방법은 기존의 유지관리방법의 한계를 극복하고, 실질적인 예방유지관리체계의 도입을 위한 교량 유지관리 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권11호
• /
• pp.443-448
• /
• 2013

개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.9-15
• /
• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제54권8호
• /
• pp.375-387
• /
• 2005

This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a service restoration in distribution systems. The main objective of service restoration of distribution systems is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the do-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints, which is a combinatorial optimization problem. This problem has many constraints with many local minima to solve the optimal switch position. This paper develops parallel GA-TS algorithm for service restoration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solutions of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper $10\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC cluster system consists of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the validity of the proposed method, proposed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the distribution system service restoration in terms of the solution quality, speedup, efficiency and computation time.