• 제목/요약/키워드: 메타 휴리스틱

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환경성을 고려한 메타 휴리스틱 알고리즘 기반의 그린 Product Family 재설계 방법론 (A Metaheuristic Algorithm based Redesign Methodology for Green Product Family Considering Environmental Performance)

  • 서광규
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권5호
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    • pp.125-130
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    • 2014
  • 오늘날의 글로벌 시장에서의 경쟁은 많은 회사들이 시장에서 충분한 다양성을 가진 product family를 개발하도록 하고 있다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것이다, 이와 동시에 Product family를 설계할 때 리드타임을 단축시키고, 품질을 향상시키며 비용을 절감하는 것뿐만 아니라 제품의 환경 성능을 고려하는 것도 필요하다. 본 연구에서는 환경성을 고려한 메타 휴리스틱 알고리즘 기반의 그린 Product Family 재설계 방법론을 제안한다. 제안하는 방법은 그린 product family의 설계를 위해 메타휴리스틱 알고리즘으로써 유전자 알고리즘과 green product family index (GPFI)를 이용한다. 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다. 본 연구에서는 테이블 램프 product family를 대상으로 제안한 방법의 효율성과 타당성을 검증하였다.

테스트 데이터 자동 생성을 위한 입력 변수 슬라이싱 기반 메타-휴리스틱 알고리즘 적용 방법 (Applying Meta-Heuristic Algorithm based on Slicing Input Variables to Support Automated Test Data Generation)

  • 최효린;이병정
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권1호
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    • pp.1-8
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    • 2018
  • 소프트웨어 테스트는 시스템의 신뢰도를 판단하는 중요한 작업이지만, 많은 노력과 비용이 요구된다. 모델 기반 테스트는 시스템 요구사항을 정형적으로 표현한 모델로부터 테스트 설계를 자동화함으로써 이러한 비용을 줄이기 위한 방안으로 제안되었다. 모델의 각 경로마다 입력값을 생성하여 테스트를 수행하는데, 이 때, 적절한 입력 값을 찾기 위해 메타-휴리스틱 기법을 사용한다. 본 논문은 슬라이싱 기법과 우선순위 정책을 적용한 테스트 데이터 자동 생성 기법을 제안하며, 목적 경로와 관련이 없는 변수를 제외하여 불필요한 계산을 억제한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 효과적으로 테스트 데이터를 생성함을 보인다.

단일모델 단측 조립라인 균형문제의 주경로 군집화 알고리즘 (A Single-model Single-sided Assembly Line Balancing Problem Using Main-path Clustering Algorithm)

  • 이상운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.89-98
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    • 2014
  • 본 논문은 NP-난제 문제로 알려진 단일모델 단방향 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세이다. 제안된 알고리즘은 최종제품이 생산될 때까지 가장 많은 공정으로 조립되는 경로를 주경로로 설정하고, 주경로를 따라가면서 각 작업자에게 순환시간 조건을 만족하는 작업량을 배정하는 군집화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최소의 작업자수를 결정하고, 순환시간도 단축시키는 결과를 얻었다. 9개의 다양한 실험 데이터에 제안된 주경로 군집화 휴리스틱 알고리즘을 적용한 결과 메타휴리스틱 방법들에 비해 보다 좋은 성능을 갖고 있음을 보였다.

에이전트 모형 및 메타 휴리스틱을 이용한 인터넷 상점 사용자 편의 기능 평가

  • 안형준
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.247-259
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    • 2008
  • 많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.

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무기-표적 할당 문제에 대한 메타휴리스틱의 성능 비교 (Comparative Study on Performance of Metaheuristics for Weapon-Target Assignment Problem)

  • 최용호;이영훈;김지은
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.441-453
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    • 2017
  • In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.

SDN 분산 컨트롤러와 타부 서치 알고리즘 (SDN Distributed Controllers and Tabu Search Algorithm)

  • 유승언;김동현;이병준;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.147-148
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    • 2018
  • 네트워크 제어 기능과 데이터 전송 기능을 물리적으로 분리하는 SDN 기술을 광범위하게 구현하기 위해서는 분산된 다중 컨트롤러가 필요하다. 이를 효과적으로 구현하기 위해 최적화 문제를 푸는 데 적합한 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나인 타부 서치 알고리즘에 관해 설명하였다.

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적합성 함수를 이용한 2차원 저장소 적재 문제의 휴리스틱 알고리즘 (A Heuristic Algorithm for the Two-Dimensional Bin Packing Problem Using a Fitness Function)

  • 연용호;이선영;이종연
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권5호
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    • pp.403-410
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    • 2009
  • 2차원 저장소 적재는 NP-hard 문제로서 그 문제의 정확한 해를 구하는 것이 어려운 것으로 알려져 있으며, 이의 더 좋은 해를 얻기 위해 유전자(genetic) 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing), 타부서치(tabu search)등과 같은 근사적 접근법이 제안되어 왔다. 하지만 분지한계(branch-and-bound)나 타부서치 기법들을 이용한 기존의 대표적인 근사 알고리즘들은 휴리스틱 알고리즘의 해에 기반을 둠으로 효율성이 낮고 반복수행에 의한 계산시간이 길다. 따라서 본 논문에서는 이러한 근사 알고리즘의 복잡성을 간소화하고, 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 적재가능성을 판단하는 적합성 함수(fitness function)를 정의하고 이를 이용하여 어떤 특정 개체의 적재영역을 판단하는데 영향을 주는 적재영역의 수를 계산한다. 또한, 이들을 이용한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 끝으로 기존의 휴리스틱 또는 메타휴리스틱 기법과의 비교실험을 통해 기존의 휴리스틱 알고리즘인 FFF와 FBS에 비해 97%의 결과가 같거나 우수하였으며, 타부서치 알고리즘에 비해 86%의 결과가 같거나 우수한 것으로 나타났다.

시력교정 과정에서 착안된 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 개발: Vision Correction Algorithm (Development of the new meta-heuristic optimization algorithm inspired by a vision correction procedure: Vision Correction Algorithm)

  • 이의훈;유도근;최영환;김중훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.117-126
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    • 2016
  • 본 연구에서는 안경의 광학적 특성에서 고안된 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)을 개발하였다. VCA는 안경광학분야에서 수행되는 검안과 교정과정을 최적해 탐색 과정에 적용한 기법으로 근시/원시교정-밝기조정-압축시행-난시교정의 과정을 거쳐 최적화를 수행하게 된다. 제안된 VCA는 기존의 메타휴리스틱 알고리즘과 달리 현재까지 축적된 최적화 결과를 기반으로 전역탐색과 국지탐색 적용 확률, 그리고 전역탐색의 방향이 자동적으로 조정 된다. 제안된 방법을 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 기존 알고리즘들과 비교하여 제시하였다.

Harmony Search 알고리즘의 수렴성 개선에 관한 연구 (Study on Improvement of Convergence in Harmony Search Algorithms)

  • 이상경;고광은;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.401-406
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    • 2011
  • 복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.

장기 저수지운영률 도출을 위한 메타휴리스틱 기법의 비교 (Comparision of metaheuristic methods for generating long-term reservoir operation rule)

  • 강신욱;이상호;김현식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.226-226
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    • 2011
  • 최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

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