• 한국전산구조공학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.305-313
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• 2002

유전자 알고리즘은 적자 생존과 자연친화의 유전이론을 기초로 하여 이루어진 탐색기법이다. 유전자 알고리즘은 미분 정보 등과 같은 부가적인 정보없이 수렴함으로 전역적 최적값을 탐색하는 강인한 탐색기법으로 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 연속형의 설계변수를 가지는 문제에서 세대가 계속 진행되어도 목적함수의 개선이 없이 조기에 수렴하는 경우가 있다. 또한 전역적 최적값 근처에서 수렴하지 못하고 목적함수값이 진동하여 수렴속도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 위와 같은 유전자 알고리즘의 단점을 보완하고자 재시동 조건과 엘리트 보존방법을 제안하였다. 수정된 유전자 알고리즘의 유용성을 검증하기 위해 3부재 트러스와 평면응력 외팔보에 적용하여 수렴 속도의 향상을 확인하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.129-137
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• 2013

This paper proposed the scheduling method for tire mixing processes using the genetic algorithm. The characteristics of tire mixing process have the manufacturing routing, operation machine and operation time by compound types. Therefore, the production scheduling has to consider characteristics of the tire mixing process. For the reflection of the characteristics, we reviewed tire mixing processes. Also, this paper introduces the genetic algorithm using the crossover and elitist preserving selection strategy. Fitness is measured by the makespan. The proposed genetic algorithm has been implemented and tested with two examples. Experimental results showed that the proposed algorithm is superior to conventional heuristic algorithm.