유전적 알고리즘에 의한 선체 구조물의 이산적 최적설계

Discrete Optimum Design of Ship Structures by Genetic Algorithm

선체의 구조설계는 최적화 방법을 이용하여 상당히 오래 전부터 최적 구조설계 방법을 사용해 오고 있었으나, 대부분의 경우, 설계변수(設計變數)를 연속적인 실수(實數)로 가정하여 최적해를 구하거나, 아니면 실수(實數)와 정수(整數)가 혼합된 문제에 대해서는 뚜렷한 해결 방안을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 특히 최적해의 국부(局部) 최적성 내지는 이산적(離散的) 변수 특성이 있는 최적설계 문제에 대해서는 몇개의 초기치를 사용하여 얻어진 최적해를 상호 비교하여 주어진 문제의 전체적(全體的) 최적해를 구하고자 하였다. 많은 경우 이러한 방법은 확실한 대안이 되지 못하고 본질적인 문제점은 미해결로서 남아 있어 왔다. 그래서 본 연구에서는 생물의 진화 법칙을 모사한 유전적(遺傳的) 알고리즘을 이용하여 선체 구조물의 최적설계시 고려해야 하는 보강재의 갯수를 정수(整數)로 취급하는 문제라든지 판 두께와 같이 이산적(離散的) 특성을 갖는 설계변수 문제 등(等)이 최적설계에 미치는 영향을 검토하여 보다 일반적인 최적화 방법으로서 유전적(遺傳的) 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

Though optimization method had been used for long time for the optimal design of ship structure, design variables in the most cases were assumed to be continuous real values or it was not easy to solve the mixed integer optimum design problems using the conventional optimization methods. Thus, it was often tried to use various initial starting points to locate the best optimum paint and to use special method such as branch and bound method to handle the discrete design variables in the optimization problems. Sometimes it had succeed, but the essential problems for dealing with the local optimum and discrete design variables was left unsolved. Hence, in this paper, Genetic Algorithms adopting the biological evolution process is applied to the ship structural design problem where the integer values for the number of stiffen design variables or the discrete values for the plate thickness variables would be more preferable in order to find out their effects on the final optimum design. Through the numerical result comparisons, it was found that Genetic Algorithm could always yield the global optimum for the discrete and mixed integer structural optimization problem cases even though it takes more time than other methods.