• 에너지공학
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• 제13권2호
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• pp.128-132
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• 2004

본 연구에서는 급전계획의 파레토최적해를 구하는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위하여, 고찰기간에 대해 총 오염물질배출량을 고려하여 최적경제부하배분을 할 수 있는 동적계획법을 도입하였으며, 최적급전계획의 결과를 군으로 얻을 수 있는 파레토최적해를 얻는 방법을 개발하였다. 이 결과, 의사결정자는 파레토최적해를 얻을 수 있으며, 이중에서 하나의 해를 선택하여 사용할 수 있게 되었다. 제안한 방법을 시험계통에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.108-115
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• 2007

본 논문에서는 최적화 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 설계자가 원하는 목적함수들의 수렴 범위를 Goal로 설정하여 최적화를 수행하는 GBNSGA(Goal-Pareto based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 많은 공학문제들은 하나의 목표치를 충족하는 해를 찾는 것이 아니라 다수 목적함수들을 충족하는 해를 찾는 것이 일반적이다 특히, 이러한 목적함수들은 서로 상충적인 관계를 갖는 경우가 대부분이기 때문에 모든 목적함수들을 만족하는 유일해를 찾는 것은 거의 불가능하다. 그 대안으로 일부 목적을 희생하며 설계에 부합되는 최적해를 찾는 파레토(Pareto) 방식의 최적화 알고리즘들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 파레토 기반의 최적화 알고리즘들의 성능 향상을 도모하기 위하여 설계자의 목적을 파레토 할당에 반영하는 GBNSGA를 제안하고, 그 성능을 NSGA와 weighted-sum 접근 방식과의 비교를 통해 그 우수성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.841-848
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.869-874
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• 2007

다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모델에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA: Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.26-35
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• 1987

본 연구에서는 (1) 삭도설계에 더욱 정확한 값을 얻기 위하여 엄밀해를 가진 현수곡선이론을 바탕으로 하여 설계변수들과의 관계를 유도 및 체계화 시켰다. (2) 다목적 함수를 벡터최소화함에 따라, 얻어지는 Pareto 최적해를 구할 수 있었다. Pareto 최적해를 구하는 방법에는 중첨법, 제한법, 추정법이 있다. 여기서는 삭도의 최적화에 대한 특성과 평가값은 서로 복잡한 trad off관계를 가지고 있으므로 다목적 인 두개의 목적함수에 중첩시켜 단일목적 함수로 변환하는 가운데 Kunn-Tuck최적생의 필요조건을 적용하면 목적함수의 값 범위를 해석적으로 정하고 Pareto최적해 집합을 해석적으로 구한다. (3) 이들의 해석에 관한 수치예를 들어 설계에 기준이 되는 로 우프의 규격과 초기장력을 결정하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1793-1803
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• 2010

가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.191-200
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• 2017

본 연구에서는 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정하기 위하여, 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(minimax regret approach, MRA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 통합접근법을 적용하여 최적해를 구하였다. 통합접근법은 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 하나의 목적함수를 얻고, 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구하는 방법이다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 이를 결합한 결합후회도를 산정하였다. 이를 기준으로 파레토 최적해들의 순위를 결정하였다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 표준화된 RMSE들은 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.495-504
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• 2013

진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을 보인다. 마지막으로 몇 개의 수치예제를 통해 제안된 방법의 효율성에 대해 보일 것이다.

• 산업공학
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• 제21권1호
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• pp.75-84
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• 2008

It is a difficult task for decision makers(DMs) to choose an appropriate release plan which balances the conflicts between water storage and hydro-electric energy generation in a multi-reservoir operation problem. In this study, we proposed a DEA-based ranking procedure by which the DM can rank the potential alternatives and select the best solution among the Pareto-optimal solutions. The proposed procedure can resolve the problem of mix inefficiency that may cause errors in measuring the efficiency of alternatives. We applied the proposed procedure to the multi-reservoir operation problem for the Geum-River basin and could choose the best efficient solution from the Pareto-set which were generated by the Coordinated Multi-Reservoir Operating Model.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.861-869
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• 2005

강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며, 파레토 최적해를 사용함으로써 적용 목적에 따라 최대유랑을 잘 모의할 필요가 있다거나 전체 체적을 잘 모의할 필요가 있는 경우에 적합한 매개변수를 사용자가 선택하여 사용할 수 있는 장점이 있다.