• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.450-453
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• 1997

There are many studies about optimization using genetic algorithm and desirability function. It's very important to find the optimal value of something like response surface or regression model. In this study I ind~cate the problem using the old type desirability function, and suggest the new type desirabhty functton that can fix the problem better, and simulate the model. Then I'll suggest the form of desirability function to find the optimum value of response surfaces which are made by mean and standard deviation using genetic algorithm and new type desirability function.

• 경영과학
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• 제31권3호
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• pp.61-76
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• 2014

There are three methods for calculating the optimal level for spare part inventories in a MIME (Multi Indenture and Multi Echelon) system : marginal analysis, Lagrangian relaxation method, and genetic algorithm. However, their solutions are sub-optimal solutions because the MIME system is neither convex nor separable by items. To be more specific, SRUs (Shop Replaceable Units) are required to fix a defected LRU (Line Replaceable Unit) because one LRU consists of several SRUs. Therefore, the level of both SRU and LRU cannot be calculated independently. Based on the limitations of three existing methods, we proposes a improved algorithm applying marginal analysis on determining LRU stock level and genetic algorithm on determining SRU stock level. It can draw optimal combinations on LRUs through separating SRUs. More, genetic algorithm enables to extend the solution search space of a SRU which is restricted in marginal analysis applying greedy algorithm. In the numerical analysis, we compare the performance of three existing methods and the proposed algorithm. The research model guarantees better results than the existing analytical methods. More, the performance variation of the proposed method is relatively low, which means one execution is enough to get the better result.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.321-333
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• 2005

With the limited frequency spectrum and an increasing demand for cellular communication services, the problem of channel assignment becomes increasingly important. However, finding a conflict free channel assignment with the minimum channel span is NP hard. As demand for services has expanded in the cellular segment, sever innovations have been made in order to increase the utilization of bandwidth. The innovations are cellular concept, dynamic channel assignment and hierarchical network design. Hierarchical network design holds the public eye because of increasing demand and quality of service to mobile users. We consider the frequency assignment problem and the base station placement simultaneously. Our model takes the candidate locations emanating from this process and the cost of assigning a frequency, operating and maintaining equipment as an input. In addition, we know the avenue and demand as an assumption. We propose the network about the profit maximization. This study can apply to GSM(Global System for Mobile Communication) which has 70% portion in the world. Hierarchical network design using GA(Genetic Algorithm) is the first three-tier (Macro, Micro, Pico) model, We increase the reality through applying to EMC (Electromagnetic Compatibility Constraints). Computational experiments on 72 problem instances which have 15${\sim}$40 candidate locations demonstrate the computational viability of our procedure. The result of experiments increases the reality and covers more than 90% of the demand.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권7호
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• pp.28-34
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• 2006

일반적인 엔지니어링 문제에 대한 최적화는 최적의 설계변수를 구하는 문제이다. 이는 설계변수의 총합을 얼마로 하며, 총합을 설계변수들이 어떠한 비율로 차지하는 것이 최적인가를 판단하는 문제가 된다. 즉, 혼합물 총량법의 개념에 맞추어 문제를 재구성할 수 있다. 혼합물 총량법의 목적은 각 성분의 혼합비율과 혼합물의 총량을 동시에 고려하여 반응면을 구하는 것이다. 항공기 동체 최적화 문제에 혼합물 총량법과 유전자 알고리즘을 적용하였다. 이번 연구를 통해서 항공기 구조물 최적화 문제에 대한 혼합물 총량법의 유용성을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제시된 혼합물 총량법은 D-optimal에서는 불가능한 설계변수 12개 이상의 최적화 문제에도 적용이 가능하다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권2호
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• pp.63-77
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• 2008

제한된 주파수 범위 내에서 무선통신에 대한 수요증가에 따라 중계소 설치 및 채널할당 문제가 갈수록 중요시되고 있다. 최소한의 주파수 범위를 가지고 간접이 없는 채널을 할당하는 문제는 NP-hard 문제이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 무선통신의 수요가 늘어나고, 서비스 질 향상 요구의 증가에 따라 주목받고 있는 설계 방법이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 큰 도시에 적용되는 방법으로서 소비자의 이동속도에 따라 서로 다른 계층에서 관리하고 소비자에게 안정된 서비스를 제공한다. 본 논문의 유전자 알고리즘을 이용한 다중계층 설계는 지존의 2계층 방식과 달리 3계층(macro, micro, pico) 방법을 적용하며, EMC(Electromagnetic Compatibility Constraints)를 적응하여 현실성을 더욱 증가하였다. 후보지 선정 개수는 $15{\sim}40$개까지 적응하며, 72개의 데이터를 적용하여 알고리즘을 실험하여 수요자 수를 총 수요의 90%이상으로 끌어 올려 현실성을 강화시켰다.