Computational Structural Engineering (전산구조공학)

Computational Structural Engineering Institute of Korea (한국전산구조공학회)
권호 표지

Genetic algorithms과 evolutionary strategy의 상호 비교

  • 유원선 (서울대학교 조선해양공학과) ;
  • 양영순 (서울대학교 조선해양공학과)
  • Published : 1994.09.01
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Abstract

최적화 방법이 구조설계 분야에 사용된지 근30년이 지난 오늘 이론적 측면에서 보면 상당한 발전이 있어 왔다고 해도 과언이 아니다. 실무 입장에 볼 때 과연 얼마만큼 최적화 방법이 현실의 설계업무 속에 자리잡혀 있는가를 곰곰히 되새겨 볼 필요가 있다고 본다. 사실 실제와 이론 사이의 괴리를 줄여보려는 노력에서, 최적호 기술 분야에서도 기존의 확정론적 최적화 방법만이 아니라 확률론적 최적화방법에 대한 연구도 시작되었으리라 본다. 본문에서 언급한 Genetic Algorithm과 Evolutionary Strategy도 기존의 최적화 방법과 마찬가지 이유에서 복잡한 현실문제의 최적해를 추구하기 위한 또 하나의 방법으로 인식 될 필요가 있다고 보아 이 두 방법에 대한 개략적인 내용을 적었다.

Keywords

References

  1. Lecture Notes in Computer Science 496 Parallel Problem Solving from Nature, 1 Schwefel,H.P.;Manner,R.
  2. Parallel Problim Solving from Nature,2 Manner,R.;Manderick,B.
  3. Univ. Michigal Ann Arbor, MI Adaptation in Natural and Artificial System Holland,J.H.
  4. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning Goldberg,D.E.
  5. 전산구조공학회지 v.5 no.2 전체 최적화를 위한 확률론적 탐색기법 양영순;김기화
  6. Evolutionstrategie Optimierung technischer System nach Prinzipien der biologischen Evolution Rechenberg,I.
  7. Numerical Optimization of Computer Models Schwefel,H.P.
  8. 전기공학회논문지 v.42 no.8 자계교란을 이용한 자성체 탐지를 위한 새로운 알고리즘 이홍배;고영변(외 4명)