• Structural Engineering and Mechanics
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• 제71권2호
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• pp.139-151
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• 2019

In a project schedule, it is possible to reduce the time required to complete a project by allocating extra resources for critical activities. However, accelerating a project causes additional expense. This issue is addressed by finding optimal set of time-cost alternatives and is known as the time-cost trade-off problem in the literature. The aim of this study is to identify the optimal set of time-cost alternatives using a multiobjective teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm integrated with the non-dominated sorting concept and is applied to successfully optimize the projects ranging from a small to medium large projects. Numerical simulations indicate that the utilized model searches and identifies optimal / near optimal trade-offs between project time and cost in construction engineering and management. Therefore, it is concluded that the developed TLBO-based multiobjective approach offers satisfactorily solutions for time-cost trade-off optimization problems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1715-1724
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.281-291
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• 2018

화음탐색법은 2001년 고려대학교 수자원연구실에서 개발한 최적화 알고리즘으로 재즈의 즉흥연주에서 반복적인 연습을 거듭할 수 록 좋은 화음이 만들어지는 현상에 착안하였다. 화음탐색법은 처음 소개된 논문이 Google Scholar 기준 약 3,600여 회(2018년 1월 11일 기준) 인용될 만큼 유전자알고리즘과 견줄만한 세계적인 최적화 알고리즘이 되었고 비단 수자원공학 및 토목공학 뿐 만 아니라 공학 전 분야, 의학, 경영학, 인문학 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 화음탐색법을 포함한 최적화 알고리즘이 수자원공학의 다양한 분야에서 널리 적용되기를 바라며 작성된 화음탐색법 총설논문(Review Article)이다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 화음탐색법을 간략히 소개하고 적용분야 및 분야별 적용 빈도를 살펴본다. 또한 화음탐색법의 세계화 현황을 관련 학회의 성장과 관련 연구프로젝트의 동향 정리를 통해 알아본다. 마지막으로 국내 수자원공학 분야 연구에 적용된 최적화 알고리즘 현황을 살펴보고 활용의 증대를 위한 몇 가지 제안사항을 전달하며 마무리한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.65-73
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• 2017

The fifth generation(5G) of wireless networks will connect not only smart phone but also unimaginable things. Therefore, 5G cellular network is facing the soaring traffic demand of numerous user devices. To solve this problem, a huge amount of 5G base stations will need to be installed. The base station positioning problem is an NP-hard problem that does not know how long it will take to solve the problem. Because, it can not find an answer other than to check the number of all cases. In this paper, to solve the NP hard problem, we compare the tabu search and the genetic algorithm using real maps for optimal cell planning. We also perform Monte Carlo simulations to study the performance of the Tabu search and Genetic algorithm for 5G cell planning. As a results, Tabu search required 2.95 times less computation time than Genetic algorithm and showed accuracy difference of 2dBm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권2호
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• pp.48-55
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• 2010

Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determines the optimal component reliability to maximize the system reliability under cost constraint in this study. Reliability optimization problem has been known as a NP-hard problem and normally formulated as a mixed binary integer programming model. Component structure, reliability, and cost were computed by using HPGA and compared with the results of existing meta-heuristic such as Ant Colony Optimization(ACO), Simulated Annealing(SA), Tabu Search(TS) and Reoptimization Procedure. The global optimal solutions of each problem are obtained by using CPLEX 11.1. The results of suggested algorithm give the same or better solutions than existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improving solution through swap and 2-opt processes.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.443-448
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• 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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.133-149
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• 2017

As cities face increasing problems such as aging, environmental pollution and growth limits, we have been trying to incorporate sustainability into urban planning and related policies. However, it is very difficult to generate a 'sustainable spatial plans' because there are trade-offs among environmental, society, and economic values. This is a kind of non-linear problem, and has limitations to be solved by existing qualitative expert knowledge. Many researches from abroad have used the meta heuristic optimization algorithms such as Genetic Algorithms(GAs), Simulated Annealing(SA), Ant Colony Optimization(ACO) and so on to synthesize competing values in spaces. GAs is the most frequently applied theory and have been known to produce 'good-enough plans' in a reasonable time. Therefore we collected the research on 'spatial optimization model based GAs' and analyzed in terms of 'study area', 'optimization objective', 'fitness function', and 'effectiveness/efficiency'. We expect the results of this study can suggest that 'what problems the spatial optimization model can be applied to' and 'linkage possibility with existing planning methodology'.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.351-358
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• 2005

Many 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. This paper proposes an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm. 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 is presented in detail and its effectiveness and robustness, as compared to current discrete optimization methods, are demonstrated through a standard truss example. The numerical results reveal that the proposed method is a powerful search and design optimization tool for structures with discrete-sized members, and may yield better solutions than those obtained using current method.

• 한국경영과학회지
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• 제30권4호
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• pp.45-60
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• 2005

We consider a vehicle routing problem with time window and dock capacity constraints (VRPTD). In most traditional models of vehicle routing problems with time window (VRPTW), each customer must be assigned to only one vehicle route. However demand of a customer may exceed the capacity of one vehicle, hence at least two vehicles may need to visit the customer We assume that each customer has Its own dock capacity. Hence, the customer can be served by only a limited number of vehicles simultaneously. Given a depot, customers, their demands, their time windows and dock capacities, VRPTD is to get a set of feasible routes which pass the depot and some customers such that all demands of each customer are satisfied Since VRPTD is NP-hard, a meta-heuristic algorithm is developed. The algorithm consists of two Procedures : the route construction procedure and the route scheduling procedure. We tested the algorithm on a number of instances and computational results are reported.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.161-168
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• 2014

공항에 불규칙한 시간간격으로 접근하는 항공기들을 최소의 비용으로 착륙시키는 항공기 착륙 문제 (ALP)는 최적 해를 구하기 어려워 다양한 메타휴리스틱 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 ALP에 대해 O(nlog n)의 다항시간으로 최적 해를 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 착륙 목표시간 오름차순으로 정렬시키고, 항공기들 간의 분리 시간과 착륙 비용을 고려하여 착륙순서를 변경시킨 최적화 과정을 수행하는 방법을 적용하였다. ALP에 대한 예제 데이터인 Airland1 ~ Airland8에 대해 소요비용이 0이 되는 활주로 개수 m까지 25개 데이터를 실험한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 구하였다. 특히, Airland8의 m = 1 데이터에 대해서는 기존에 알려진 최적 해를 개선하였다.