Harmony Search(HS) 알고리즘은 음악 즉흥 연주 프로세스에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 성공적으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 HS의 성능을 더욱 향상시키기 위해 FSH(Fast Harmony Search) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 HM을 이용하여 목적 변수의 경곗값을 새롭게 정의하여 독립적인 두 개의 화음개선과정을 하나로 통합하는 방법을 제안하였다. 그 결과 알고리즘의 처리 시간이 단축되고 대역폭의 명시적인 결정이 더이상 필요하지 않게 되었다. 또한, 무작위 선택의 활용능력이 향상되었다. 수치적 예시 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 HS에 비해 더 나은 해를 찾을 수 있으며 속도 또한 빠르다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 기존의 Harmony Search(HS)의 성능을 강화한 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)를 개발하였다. EBHS-CGS는 HS의 성능 강화를 위해 총 두 가지 방법을 추가하였다. 첫 번째 방법은 지역탐색을 강화하기 위한 Bandwidth(bw) 개량방안이다. 이 방법은 기존 bw를 지수형태의 bw로 대체하여 적용함으로써 반복시산이 진행되면서 bw값을 줄인다. 이러한 형태의 bw는 정밀한 지역탐색을 가능하고, 이를 통해 알고리즘은 더욱 정밀한 값을 구할 수 있다. 두 번째 방법은 효과적인 전역탐색을 위한 탐색범위 축소이다. 이 방법은 Harmony Memory(HM) 내에서 가장 좋은 결정변수를 고려하여 탐색범위를 축소한다. 이를 Centralized Global Search(CGS)라 하며, 이 과정은 새로운 매개변수 Centralized Global Search Rate(CGSR)에 의해 HS의 전역탐색과는 별도로 진행된다. 축소된 탐색범위는 효과적인 전역탐색을 가능하게 하며, 이를 통해 알고리즘의 성능이 향상된다. EBHS-CGS를 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 HS와 Improved Harmony Search(IHS)와 비교하여 제시하였다.
Many gradient-based mathematical methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, in which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. The main objective of this paper is to propose an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm that is derived using penalty function. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm with a static penalty function is presented in detail and its applicability using several standard truss examples is discussed. The numerical results reveal that the HS algorithm with the static penalty function proposed in this study is a powerful search and design optimization technique for structures with discrete-sized members.
The first-order plus dead time(FOPDT) and second-order plus dead time(SOPDT), which describes a linear monotonic process quite well in most chemical and industrial processes and is often sufficient for PID and IMC controller tuning. This paper presents an application of heuristic harmony search(HS) optimization algorithm to the identification of linear continuous time-delay systems from step response. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. The effectiveness of the proposed identification method has been demonstrated through a number of simulation examples.
This paper presents a application of Harmony Search (HS) algorithm for optimal placement of distributed generations(DGs) in distribution systems. In optimization procedure, the HS algorithm denotes the searching ability for the global optimal solution with simple coding of the iteration procedure, and shows the fast convergence characteristics for getting solutions. The HS algorithm is tested on 9 buses and 69 buses distribution systems, and the results prove its effectiveness to determine appropriate placement points of DGs and reducing amount of active power without the occurrence of any mis-determination in selection of its capacity.
This paper presents a application of new algorithm for feeder reconfiguration problem in distribution systems. Harmony Search (HS) algorithm, which is motivated from the musical performance, is used to reconfigure distribution systems so that active power losses are globally minimized with turning on/off the sectionalizing and the tie-line switches. In optimization processing, the HS algorithm has searching ability for the global optimal solution, simple coding of the iteration procedure, and fast convergence to get the solution. The HS algorithm is tested on 15 buses and 69 buses distribution systems, and the results prove its effectiveness to determine appropriate switching options without the occurrence of any misdetermination in switching and get the minimum power loss.
Harmony search(HS)는 새로운 하모니를 구성할 때 HM을 참조하는 경우 개별 하모니의 평가를 이용하지 않지만 PSO(particle swarm optimization)는 개별 입자의 평가와 모집단의 평가를 이용하여 해를 찾아간다. 그러나 본 연구에서는 HS와 PSO의 유사점을 찾아 PSO의 입자 개선 과정을 HS에 적용하여 알고리즘의 성능을 향상시키고자 하였다. PSO 알고리즘을 적용하기 위해서는 개별 입자의 local best와 떼(swam)의 global best가 필요하다. 본 연구에서는 HS가 harmony memory(HM)에서 가장 나쁜 하모니을 개선하는 과정을 PSO와 매우 유사한 과정으로 보았다. 이에 따라 HM의 가장 나쁜 하모니를 입자의 PSO의 local best로, 가장 좋은 하모니는 PSO의 global best 최고로 간주하였다. 이와 같이 PSO의 입자 개선과정을 HS 하모니 개선과정에 도입하여 HS의 성능을 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 다양한 함수에 대한 최적화 예시를 통해 비교 확인하였다. 그 결과 정확성과 일관성에 있어 기존 HS보다 제안한 HS-PSO가 매우 우수함을 알 수 있었다.
Harmony search (HS) is a relatively recently developed meta-heuristic optimization method imitating the music improvisation process where musicians improvise their instruments' pitches searching for a perfect state of harmony. In the conventional HS algorithm, it is necessary to determine the maximum number of iterations with some algorithm parameters. However, there is no criterion for determining the number of iterations, which is a very difficult problem. To solve this problem, a new method is proposed to perform the algorithm without setting the maximum number of iterations in this paper. The new method allows the algorithm to be performed until the desired tuning is achieved. To do this, a new variable bandwidth is introduced. In addition, the types and probability of harmonies composed of variables is analyzed to help to decide the value of HMCR. The performance of the proposed method is investigated and compared with classical HS. The experiments conducted show that the new method generally outperformed conventional HS when applied to seven benchmark problems.
Electric utilities has been considered the necessity to introduce AM(asset management) of electric power facilities in order to reduce maintenance cost of existing facilities and to maximize profit. In order to make decisions in terms of repairs and replacements for power transformers, not only measuring by counting parts and labor costs, but comprehensive comparison including reliability and cost is needed. Therefore, this study is modeling input cost for power transformer during its entire life and also the life cycle cost (LCC) technique is applied. In particular, this paper presents an application of heuristic harmony search(HS) optimization algorithm to the convergence and the validity of economic life assessment of power transformer from LCC technique. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. The effectiveness of the proposed identification method has been demonstrated through an economic life assessment simulation of power transformer using HS optimization algorithm.
One of the important parts of the in-core fuel management is loading pattern optimization (LPO). The loading pattern optimization as a reasonable design of the in-core fuel management can improve both economic and safe aspects of the nuclear reactor. This work proposes the hybrid of fuzzy logic controller with harmony search algorithm (HS) for loading pattern optimization in a pressurized water reactor. The music improvisation process to find a pleasing harmony is inspiring the harmony search algorithm. In this work, the adjustment of the harmony search algorithm parameters such as the bandwidth and the pitch adjustment rate are increasing performance of the proposed algorithm which is done through a fuzzy logic controller. Hence, membership functions and fuzzy rules are designed to improve the performance of the HS algorithm and achieve optimal results. The objective of the method is finding an optimum core arrangement according to safety and economic aspects such as reduction of power peaking factor (PPF) and increase of effective multiplication factor (Keff). The proposed approach effectiveness has been tried in two cases, Michalewicz's bivariate function problem and NEACRP LWR core. The results show that by using fuzzy harmony search algorithm the value of the fitness function is improved by 15.35%. Finally, with regard to the new solutions proposed in this research it could be used as a trustworthy method for other optimization issues of engineering field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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