• 제목/요약/키워드: 이산미분형 동적계획법

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위험도를 고려한 최소비용 도시우수관망 설계의 최적화 모형개발 (I): 모형의 개발과 시험유역의 적용 (Development of Optimal Design Simulation Model for Least Cost Urban Sewer System Considering Risk (I))

  • 장석환;박상우
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제38권12호
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    • pp.1021-1028
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    • 2005
  • 본 연구는 도시 우수관망 설계 시 주어진 설계유랑을 효율적이고 경제적인 단면 구성과 관망에 따른 우수배제능력을 극대화시키기 위해 최적화된 설계를 통하여 경제적인 우수시스템을 설계할 수 있는 모형의 개발이 이루어져야 할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 최적화 기법으로 동적계획법(Dynamic Programming : DP)의 특수한 방법인 이산미분형 동적계획법(Discrete Differential Dynamic Programming : DDDP)를 이용해 최적화된 설계조건을 구할 수 있도록 하였다. 이산미분형 동적계획법의 기법은 설계유랑과 맨홀의 위치가 결정되면 그에 따른 최적 우수시스템이 될 수 있는 관의 용량, 경사, 수위, 수심, 위험도, 회수비용 등을 결정할 수 있는 방법으로 이는 공사비용에 따른 최소비용을 목적함수로 위험도 분석을 통하여 최적화된 조건을 찾는 방법으로 모형개발을 하였다.

위험도를 고려한 최소비용 도시우수관망 설계의 최적화 모형개발 (II): 위험도를 고려한 최적화 모형 (Development of Optimal Design Simulation Model for Least Cost Urban Sewer System Considering Risk (II))

  • 박상우;장석환
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제38권12호
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    • pp.1029-1037
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    • 2005
  • 본 연구는 도시 우수관망 설계 시 주어진 설계유량을 효율적이고 경제적인 단면 구성과 관망에 따른 우수배제 능력을 극대화시키기 위해 최적화 기법인 동적계획법(Dynamic Programming : DP)의 특수한 방법인 이산미분형 동적계획법(Discrete Differential Dynamic programming DDDP)를 이용해 최적화된 설계조건을 구할 수 있도록 하였다. 이산미분형 동적계획법의 기법은 설계유량과 맨홀의 위치가 결정되면 그에 따른 최적 우수시스템이 될 수 있는 관의 용량, 경사, 수위, 수심, 위험도, 회수비용 등을 결정할 수 있는 방법으로 이는 공사비용에 따를 최소비용을 목적함수로 위험도 분석을 통하여 최적화된 조건을 찾는 방법으로 모형개발을 하였다. 개발된 모형을 실제 단지계획의 합리식으로 설계된 우수관망 계획과 비교 검증하여 보다 경제적이고 효율적인 우수관망 시스템을 구축하는 모형을 제시하였다.

새로운 미분동적 계획법에 의한 저수지군의 최적제어 (Applications of New Differential Dynamic Programming to the Control of Real-time Reservoir)

  • 선우중호;이재형
    • 대한토목학회논문집
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    • 제4권3호
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    • pp.27-42
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    • 1984
  • 수자원 부족과 개발비의 앙등은 관리상의 문제를 제가하고 있다. 일반 관리가 그러하듯이 물의 관리도 목적하는 바의 계량화 작업이 따르게 되고 수학적이 모형의 복잡성 때문에 컴퓨터를 사용하게 된다. 그 모형이 비선형 함수관계를 갖고 있으며 복잡한 제약조건이 부가될때 컴퓨터를 사용하기 위해 선행되어야할 작업은 통일된 알고리즘을 정하는 일이다. 위와 같이 문제의 해결에 이용되어온 기존의 동적계획법은 두 가지의 제한점을 가지고 있다. 즉, 변수를 이산화 해야하며 제약조건의 처리가 불가능 하다는 점이다. 현재까지 애용되고 있는 미분동적계획법에 의해 개발된 방법들 조차도 제약조건의 처리가 미흡하다. 본 논문에서는 위와 같은 어려움을 극복하고 저수지군의 다목적 다단계 제어에 응용할 수 있는 새로운 동적최적화 모형을 제안하였으며 본 논문에서 제안한 방법이 다른 대안들에 비해서 우월함을 입증하였다(즉, 기존의 문제를 본 방법에 의해 수치실험한 결과 기존 동적최적화 기법의 제약이 해소되었고 더 좋은 목적함수 값을 얻었다).

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