• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.175-178
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• 2003

In recent years, several researchers have presented the extensive research reports on network optimization problems. In our real life applications, many important network problems are typically formulated as a Maximum flow model (MXF) or a Minimum Cost flow model (MCF). In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA) approach used a priority-based chromosome for solving the bicriteria network optimization problem including MXF and MCF models(MXF/MCF).

• Steel and Composite Structures
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• 제7권1호
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• pp.53-70
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• 2007

This paper presents a analysis of the problem of optimal design of the beams with two I-type cross section shapes. These types of beams are simply supported and subject to pure bending. The strength and stability conditions were formulated and analytically solved in the form of mathematical equations. Both global and selected types of local stability forms were taken into account. The optimization problem was defined as bicriteria. The cross section area of the beam is the first objective function, while the deflection of the beam is the second. The geometric parameters of cross section were selected as the design variables. The set of constraints includes global and local stability conditions, the strength condition, and technological and constructional requirements in the form of geometric relations. The optimization problem was formulated and solved with the help of the Pareto concept of optimality. During the numerical calculations a set of optimal compromise solutions was generated. The numerical procedures include discrete and continuous sets of the design variables. Results of numerical analysis are presented in the form of tables, cross section outlines and diagrams. Results are discussed at the end of the work. These results may be useful for designers in optimal designing of thin-walled beams, increasing information required in the decision-making procedure.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권2호
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• pp.68-77
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• 2004

This paper considers the workforce assignment problem to minimize both the deviations of workloads assigned to workers and to maximize the total preference between each worker and each machine. Because of the high expense of technology education and the difficulties of firing employees, there is no part time workers in semiconductor industry. Therefore, multi-skilled workers are trained for performing various operations in several machines. The bicriteria workforce assignment problem in this paper is not easy to obtain the optimal solution considering the aisle structure and it is belong to NP-class. The proposed heuristic algorithms are developed based on the combination of spacefilling curve technique, simulated annealing technique and graph theory focusing on the multiple-row machine layout. Examples are presented for the proposed algorithms how to find a good solution.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.963-973
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• 2005

인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있으며 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다. 하지만, 광케이블의 고비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되는 광대역 통신 네트워크의 2기준 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$수(PN)와 클러스터 스트링으로 구성되는 새로운 인코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 제안한 유전자 알고리즘이 계산 시간뿐만 아니라 파레토 최적성의 관점에서도 보다 효율적이며 효과적인 방법이라는 것을 수치예를 통해 살펴본다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권4호
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• pp.10-18
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• 2002

통신망 설계는 다양한 설계 인자들이 고려되는 다목적 함수 문제이다. 특히 망의 구성 비용, 메시지 지연 그리고 신뢰도는 망의 최대 효율을 얻는데 중요한 설계 인자이다. 최근 들어 유전자 알고리즘은 조합최적화 문제, 통신망 설계문제와 같은 현실적 문제를 위한 최적화 기법으로 널리 활용되어 지고 있다. 본 논문은 망의 구성비용과 메시지 지연시간을 최소화 하는 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 다목적 함수의 최적화에서 일반적으로 어려운 목적 함수간의 최적화를 위해 파레토를 이용하였다. 부호화 방법으로 프뤼퍼 숫자와 클러스터링 문자를 사용했고, 적합도 배분방법으로 파레토 순위할당 제거방법과 생태적 적소형태(niche-formation)방법을 사용하였으며, 조기수렴을 방지위해 변형된 엘리트 기법을 사용했다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 망구성의 후보해를 효과적으로 찾음을 보여준다.