• Title/Summary/Keyword: 조합최적화

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A Study on Efficient Machine Learning Method Using Random Search and Genetic Algorithm Search (랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색을 이용한 효율적 기계학습 방법 연구)

  • Lee, Kyung-Tae;Kwon, Young-Keun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.494-496
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    • 2020
  • 기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

Shape Optimization of Arches (아치구조의 형상 최적화)

  • Han, Sang Hoon;Byun, Keun Joo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.4 no.4
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    • pp.127-135
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    • 1984
  • This paper considers the problem of optimum shaping of steel arches subjected to general loading. The weight of arches is considered as the objective function and the appropriate combinations of section forces, material volume, arc length, and closed section area of arches are considered as the stress constraints. The shape optimization problems are formulated in terms of the design variables of sectional areas of each element. First the cost sensitivity of the design is investigated. Then the investigation comprises the search for the optimum arch form as well as the optimum area distribution along the arch. Two spaces of shape optimization algorithm will be treated, the first space corresponding to the section optimization by the Modified Newton Raphson Method, and the second space to the coordinate optimization by the Powell Method. The optimization algorithm is evaluated and the optimum span-rise ratios for the given arches are evaluated.

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Reviews of Bus Transit Route Network Design Problem (버스 노선망 설계 문제(BTRNDP)의 고찰)

  • Han, Jong-Hak;Lee, Seung-Jae;Lim, Seong-Su;Kim, Jong-Hyung
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.23 no.3 s.81
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    • pp.35-47
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    • 2005
  • This paper is to review a literature concerning Bus Transit Route Network Design(BTRNDP), to describe a future study direction for a systematic application for the BTRNDP. Since a bus transit uses a fixed route, schedule, stop, therefore an approach methodology is different from that of auto network design problem. An approach methodology for BTRNDP is classified by 8 categories: manual & guideline, market analysis, system analytic model. heuristic model. hybrid model. experienced-based model. simulation-based model. mathematical optimization model. In most previous BTRNDP, objective function is to minimize user and operator costs, and constraints on the total operator cost, fleet size and service frequency are common to several previous approach. Transit trip assignment mostly use multi-path trip assignment. Since the search for optimal solution from a large search space of BTRNDP made up by all possible solutions, the mixed combinatorial problem are usually NP-hard. Therefore, previous researches for the BTRNDP use a sequential design process, which is composed of several design steps as follows: the generation of a candidate route set, the route analysis and evaluation process, the selection process of a optimal route set Future study will focus on a development of detailed OD trip table based on bus stop, systematic transit route network evaluation model. updated transit trip assignment technique and advanced solution search algorithm for BTRNDP.

Optimal Infection Time and Medium Composition for the Production of Recombinant Protein in Insect Cell-Baculovirus System (곤충세포-배큘로바이러스 시스템에서 재조합 단백질 생산을 위한 최적 감염시기 및 배지조성)

  • 하성호;이성환박태현
    • KSBB Journal
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    • v.10 no.3
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    • pp.317-322
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    • 1995
  • Insect cells were grown and infected with baculovirus for the production of recombinant protein. Later infection gave the lower expression of recombinant protein. This indicates that the expression rate is lower at higher cell concentration. This phenomena provides a well-posed optimization problem with respect to the infection time. The optimal infection time was experimentally shown to exist for the maximum productivity of recombinant protein. Also, the expression increased with the addition of 5% silkworm hemolymph. This is considered to be due to the increase of intracellular viruses and the longevity of viable cells after the infection. The production of ${\beta}$-galaclosidase increased about ten-fold with the addition of yeastolate and silkworm hemolymph for high cell density and high expression, respectively.

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Test Resources Allocation for SRGM (SRGM용 테스트 자원의 할당)

  • 최규식;김용경
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.67-69
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    • 2003
  • 소프트웨어 시스템을 집적하는데 있어서 컴퍼넌트 중심의 소프트웨어 개발 접근 방법이 큰 경향이다. 집적 소프트웨어 시스템의 전체 신뢰도를 확보하기 위해 소프트웨어 컴퍼넌트의 테스트 및 자원의 유한성 내에서 소프트웨어가요하는 조건을 만족해야만 한다. 기지의 비용, 신뢰도, 테스트 노력, 시스템 컴퍼넌트의 기타 다른 공헌 인자를 가지고 순열조합의 최적화 문제로서 시스템 테스트의 최적화 문제 효율을 공식화할 수 있다. 본 연구에서는 그 각각이 사전에 명세화한 신뢰도 요건을 가진 단일 또는 다중 실용화 시스템에 대한“소프트웨어 컴퍼넌트 테스트 자원 할당”을 고려한다. 이것은 내고장(fault-tolerant) 시스템에도 확장해서 실용화할 수 있다. 테스트 자원 할당문제에 체계적으로 접근하는 절차를 논하고자 한다.

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Delay optimization algorithm for the high speed operation of FPGAs (FPGA를 고속으로 동작시키기 위한 지연시간 최적화 알고리듬)

  • 김남우;허창우;최익성;이범철
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.525-529
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    • 1999
  • 본 논문에서는 고속 FPGA 설계를 위한 논리 수준의 조합회로 합성 알고리듬을 제안한다. 제안 된 알고리듬은 회로의 지연시간을 줄이기 위해 critical path를 분할한 후 분할된 회로를 동시에 수행하는 구조의 회로를 생성한다. MCNC 표준 테스트 회로에 대한 실험에서 제안된 지연시간 최적화 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 지연시간이 평균 33.3 % 감소된 회로를 생성함을 보였다.

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Optimal Reservoir Operation using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (적응 퍼지 제어기법을 이용한 저수지 운영 최적화)

  • Kim, Jin-Ho;Chung, Gun-Hui;Lee, Do-Hun;Lee, Eun-Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.779-783
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    • 2010
  • 최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.

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Optimization of Adaptive Traffic Signal System using Tabu Search (Tabu 탐색기법을 이용한 적응형 교통 신호체계의 최적화)

  • 강병호;류광렬;정상화
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.122-124
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    • 1999
  • 날로 심각한 도시문제가 되고 있는 교통문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통체증을 정확하게 진단해서 교통망의 효율을 최대로 높일 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 요구되며, 이것을 위해서는 실시간으로 변화되는 교통류에 적절히 대응할 수 있도록 원활한 교통 신호체계를 최적화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 변화되는 교통류에 대응해서 원활한 교통소통을 위한 신호조정의 문제를 다수의 신호등을 대상으로 가능한 서로 다른 여러 신호조정의 조합들 중 최적안을 찾는 최적화 문제로 보았다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법을 이용하여 교통류의 변화에 따라 최적의 교통 신호체계를 수립할 수 있는 교통 신호체계 최적화 시스템을 제시하고, 부산광역시 부전동 일대의 12개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해봄으로써 실시간 적용가능성을 보여준다.

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Dispersion Map Optimization and Dispersion Slope Mismatch Effect on optical long-haul transmission (장거리 광신호 전송에서 분산 맵 최적화와 분산 기울기 불일치의 영향)

  • 김민성;최보훈
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.802-805
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    • 2004
  • 표준 단일모드 광섬유를 전송선으로 사용하고, Raman 중폭기 없이 EDFA 증폭기 만을 사용하여, 각 채 널당 10Gb/s 의 파장다중화된 40 개 채널신호들을 3,000km 전송하는 경제적인 광 링크를 구성 한 뒤, 이 링크의 전송 성능 최적화를 위해 분산 맵 구조의 차이 에 따른 성능 차이를 분석하였다. 이 링크의 분산 맵은 전치분산보상, 구간분산보상 그리고 후치분산보상으로 나누어 지는데 이 들의 다양한 조합을 통해 15 가지의 다양한 분산 맵들을 구성한 뒤 각각의 경우를 분석하여 링크 성능을 크게 향상시키는 최적화된 분산맵 구조를 구하였다. 이 최적화된 분산 조건이, 단일 모드 광섬유와 분산보상 광섬유가 가지 는 파장에 따른 분산 기울기의 불일치로 인해 받게 되는 영향이 조사되었고 이 영향이 링크의 성능에 미치는 효과가 무시될 수 있는 분산 기울기의 허용 가능한불일치 범위를 구하였다.

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Model-based Scheduling Optimization of Heat Treatment Furnaces in Hot Press Forging Factory (비용 예측 모형 기반 열처리로 작업 계획 최적화)

  • Heo, Hyeong-Rok;Kim, Se-Young;Ryu, Kwang-Ryel
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.939-941
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    • 2019
  • 단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.