초록
일반적으로 최적화 문제에서 군사 시뮬레이션과 같이 결과가 확률적으로 나타나는 경우를 계산할 때에는 문제를 모델링 하여 일반적인 최적화 기법을 적용하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 군사 시뮬레이션의 특징을 반영하는 복잡한 반응표면을 가진 확률적 평가 함수를 정의하였다. 그리고 이러한 확률적 시뮬레이션에 대해 기존의 PSO법이 가진 약점을 보완하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용해 평가 함수에 대한 최적화를 시행하였으며 최적화의 속도와 정확도에 영향을 미치는 계산 조건들의 상호작용을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 확률적 시뮬레이션의 최적화 전략을 제시하였다.
This paper describes the method to solve the optimization problems for stochastic simulation which is represented by military simulations. For this reason, the test fitness function reflecting the characteristics of military simulations, complex and stochastic results, is defined and PSO is used to solve the test fitness function. To control the known weak point of PSO for stochastic simulations, this paper proposes a technique which reevaluates the value of global optimum. By using the technique, the result shows notable improvements. From the simulation results, interactions among the calculation conditions which affect the accuracy and speed of optimization are analyzed. And the strategy for the optimization of stochastic simulations is proposed.