• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제4권3호
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• pp.317-334
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• 2017

With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.

• 한국경영과학회지
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• 제8권1호
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• pp.41-59
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• 1983

The purpose of this paper is to present a method of multi-objective, stochastic optimization in water resources system which investigates the development of potential non-normal deterministic equivalents for subsequent use in multiobjective stochastic programming methods, Given probability statement involving a function of several random variables, it is often possible to obtain a deterministic equivalent of it that does not include any orginal random variables. A Stochastic trade-off technique-MSTOT is suggested to help a decision maker achieve satisfactory levels for several objective functions. This makes use of deterministic equivalents to handle random variables in the objective functions. The emphasis is in the development of non-normal deterministic equivalents for use in multiobjective stochastic techniques.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.37-45
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• 2013

통신채널 최적 할당 문제는 아직까지 결정론적 규칙이 알려지지 않고 있어 비결정론적 방법인 휴리스틱 알고리즘으로 대부분 해를 구하고 있다. 본 논문은 통신채널 최적 할당 문제에 대해 결정론적 방법으로 채널 배정을 할 수 있음을 보인다. 채널 배정 규칙을 적용하여 필라델피아의 9개 사례에 대해 적용한 결과 최적해를 구하였다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제11권1호
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• pp.21-28
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• 2006

Reliability Based Design Optimization(RBDO) is one of the optimization methods that minimize the product failure due to small changes of operating conditions or process errors. It searches the optimum that satisfies the safety margin of each constraint, and it gives stable and reliable designs. However, RBDO requires many times oj computational efforts compared with the conventional deterministic optimization(DO) to evaluate the probability of failure about each constraint, therefore it is hard to apply directly to large-scaled problems such as a flexible wing shape design optimization. For the efficient reliability analysis, the approximate reliability analysis method with the two-point approximation(TPA) is proposed In this study, the lift-to-drag ratio maximization designs are performed with 3-dimensional Navier-Stokes analysis and NASTRAN structural analysis, and the optimization results about the deterministic, FORM and SORM are compared.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.219-224
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• 2017

경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.699-701
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• 1997

The simulated annealing(SA) algorithm is a stochastic strategy for search of the ground state and a powerful tool for optimization, based on the annealing process used for the crystallization in physical systems. It's main disadvantage is the long convergence time. Therefore, this paper proposes a stochastic algorithm combined with conventional deterministic optimization method to reduce the computation time, which is called SDS(Stochastic-Deterministic-Stochastic) method.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.753-758
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• 2004

This study is to suggest a probabilistic design determining configurations of slider air bearings with the dimensional manufacturing tolerances of the ABS. The probabilistic design problem is formulated to minimize the variation in flying height from a target value while satisfying the desired probabilities keeping the pitch and roll angles within suitable range. The proposed approach first solves the deterministic optimization problem. Then, beginning with this solution, the RBDO is continued with the probabilistic constraints affected by the random variables with a fixed standard deviation in normal distribution. The RBDO results are directly compared with the values of the initial design and the results of the deterministic optimization, respectively. The reliability analyses are performed by the descriptive sampling (DS) to show the effectiveness and accuracy of the proposed approach. It is demonstrated that the proposed RBDO approach can efficiently obtain an optimum solution satisfying all the desired probabilistic constraints.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권8호
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• pp.695-701
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• 2004

This study is to suggest a Probabilistic design determining configurations of slider air bearings with the dimensional manufacturing tolerances of the ABS. The probabilistic design problem is formulated to minimize the variation in flying height from a target value while satisfying the desired probabilities keeping the pitch and roll angles within a suitable range. The proposed approach first selves the deterministic optimization problem. Then, beginning with this solution, the RBDO is continued with the probabilistic constraints affected by the random variables with a fixed standard deviation in normal distribution. The RBDO results are directly compared with the values of the initial design and the results of the deterministic optimization, respectively. The reliability analyses are performed by the descriptive sampling (DS) to show the effectiveness and accuracy of the proposed approach. It is demonstrated that the Proposed RBDO approach can efficiently obtain an optimum solution satisfying all the desired probabilistic constraints.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.361-364
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• 1997

Bayesian MAP-EM approaches have been quite useful or tomographic reconstruction in that they can stabilize the instability of well-known ML-EM approaches, and can incorporate a priori information on the underlying emission object. However, MAP reconstruction algorithms with expressive priors often suffer from the optimization problem when their objective unctions are nonquadratic. In our previous work [1], we showed that the use of deterministic annealing method greatly reduces computational burden or optimization and provides a good solution or nonquadratic objective unctions. Here, we further investigate the convergence of the deterministic annealing algorithm; our experimental results show that, while the solutions obtained by a simple quenching algorithm depend on the initial conditions, the estimates converged via deterministic annealing algorithm are consistent under various initial conditions.