This study analyzes spatial density and integration of Space Syntax and Discrete Event Simulation (DEVS) of complex system theory and analyzes spatial structure by property, type and depth. The aim of this study is to secure the validity of the theoretical application. The study evaluated the correlation between spatial density and integration by setting up eight types of analysis models. In addition, analyzed the correlation of structural characteristics and approached the application of discrete event simulation of spatial syntax theory. It is confirmed that the concept of integration of spatial syntax theory and analysis using discrete event simulation are valid as new spatial analysis methodology. Also expect that realistic and concrete predictions will be possible if discrete event simulation evolves into research for space allocation and space efficiency optimization.
본 논문에서는 변수 불확실성을 가지는 이산시간 특이시스템과 곱셈형 섭동의 약성(fragility)을 가지는 제어기에 대한 강인 안정화 기법과 강인 비약성(non-fragile) 제어기 설계방법을 제시한다. 강인 안정화를 만족하는 비약성 제어기가 존재할 조건과 제어기 설계방법 및 제어기의 비약성 척도를 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 선형행렬부등식 접근방법을 이용하여 제안한다. 최대의 비약성 척도를 얻기 위하여 구한 제어기 충분조건은 모든 변수의 견지에서 선형행렬부등식으로 변형한다. 따라서, 제안한 강인 비약성 이산 제어기는 특이시스템의 변수 불확실성과 제어기의 약성에도 불구하고 안정성을 보장한다 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 확인한다.
Metaheuristic algorithms in general make use of uniform random numbers in their search for optimum designs. Levy Flight (LF) is a random walk consisting of a series of consecutive random steps. The use of LF instead of uniform random numbers improves the performance of metaheuristic algorithms. In this study, three discrete optimum design algorithms are developed for steel skeletal structures each of which is based on one of the recent metaheuristic algorithms. These are biogeography-based optimization (BBO), brain storm optimization (BSO), and artificial bee colony optimization (ABC) algorithms. The optimum design problem of steel skeletal structures is formulated considering LRFD-AISC code provisions and W-sections for frames members and pipe sections for truss members are selected from available section lists. The minimum weight of steel structures is taken as the objective function. The number of steel skeletal structures is designed by using the algorithms developed and effect of LF is investigated. It is noticed that use of LF results in up to 14% lighter optimum structures.
The optimum grillage design belongs to nonlinear constrained optimization problem. The determination of beam scantlings for the grillage structure is a very crucial matter out of whole structural design process. The performance of optimization methods, based on penalty functions, is highly problem-dependent and many methods require additional tuning of some variables. This additional tuning is the influences of penalty coefficient, which depend strongly on the degree of constraint violation. Moreover, Binary-coded Genetic Algorithm (BGA) meets certain difficulties when dealing with continuous and/or discrete search spaces with large dimensions. With the above reasons, Real-coded Micro-Genetic Algorithm ($R{\mu}GA$) is proposed to find the optimum beam scantlings of the grillage structure without handling any of penalty functions. $R{\mu}GA$ can help in avoiding the premature convergence and search for global solution-spaces, because of its wide spread applicability, global perspective and inherent parallelism. Direct stiffness method is used as a numerical tool for the grillage analysis. In optimization study to find minimum weight, sensitivity study is carried out with varying beam configurations. From the simulation results, it has been concluded that the proposed $R{\mu}GA$ is an effective optimization tool for solving continuous and/or discrete nonlinear real-world optimization problems.
신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.
본 연구에서는 다설계 변수와 다제약 조건으로 구성된 단면, 형상 및 위상을 동시에 고려하는 구조물의 이산화 최적설계문제를 유전자알고리즘을 이용하여 체계화하였다. 본 연구에서는 유전자알고리즘의 적용방법을 초기화절차, 진화적 절차 그리고 유전적 절차로 구성하였다. 초기화절차에서는 한 세대의 개체 수만큼 염색체를 생성하고 진화적 절차는 구조해석의 결과를 분석하여 적합도를 계산하였다. 그리고 유전적 절차는 번식과 교배 및 돌연변이를 통하여 다음세대의 유전자를 생성하게된다. 이렇게 진화적 절차와 유전적 절차를 반복 수행하여 최적 해를 탐색한다. 본 연구에서는 설계자가 궁극적 목표로 하는 구조물의 응력 해석과 단면, 형상 및 위상최적설계를 동시에 수행할 수 있는 이산화 최적설계프로그램을 개발하고, 설계 예를 들어 비교 고찰하였다.
A tool for optimizing simulated discrete variable stochastic systems, SIMICOM was developed and presented in [5]. In this paper an evaluation of its performance and results of comparisons with other popular methods for dealing with simulation-optimization problems will be provided. Based on several test problems it is concluded that SIMICOM dominates those methods.
In the optimized design of an actual structure, the design variable should be selected among any certain values or corresponds to a discrete design variable that needs to handle the size of a pre-formatted part. Various algorithms have been developed for discrete design. As recently reported, the sequential algorithm with orthogonal arrays(SOA), which is a local minimum search algorithm in discrete space, has excellent local minimum search ability. It reduces the number of function evaluation using orthogonal arrays. However it only finds a local minimum and the final solution depends on the initial value. In this research, the genetic algorithm, which defines an initial population with the potential solution in a global space, is adopted in SOA. The new algorithm, sequential algorithm with orthogonal arrays and genetic algorithm(SOAGA), can find a global solution with the properties of genetic algorithm and the solution is found rapidly with the characteristics of SOA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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