• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.54-61
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• 2012

본 논문에서는 기 개발된 등급기준 돌연변이 확률조절방법에 여왕벌진화방법을 융합하여 유전자알고리즘의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 등급기준 돌연변이 확률조절 방법은 유전자알고리즘의 개체가 지역 최적해에 빠지는 것을 방지하고 지역 최적해에 빠졌을 경우 쉽게 빠져나올 수 있게 하는 방법으로 기존 알고리즘에 비하여 일정부분 성능향상을 보였다. 그러나 이 방법은 지역최적해가 많건 적건 간에 전역 최적해가 한 곳에 작은 영역에 있는 문제에서는 그다지 성능이 좋지 않았다. 우리는 그 이유가 이 방법이 전역 최적해로의 수렴성이 부족한 것으로 판단하고 수렴성을 강화시키기 위하여 여왕벌 진화방법을 융합한 알고리즘을 본 논문에서 제안한다. 여왕벌진화방법은 여왕벌의 생식을 모사한 방법으로 수렴성을 강화시킬 수 있는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 측정하기위하여 4개의 함수최적화문제에 적용해본 결과 우리가 예상한대로 전역 최적해가 한 곳에 작은 영역에 몰려있는 문제에서는 상당한 성능향상이 일어나는 것을 관찰할 수 있었다. 그러나 전역 최적해가 넓은 영역에 걸쳐있는 문제에서는 성능향상이 거의 없었으며 전역 최적해가 여러 곳에 멀리 떨어져 있는 문제에서는 강한 수렴성으로 인하여 오히려 성능이 나빠지는 것을 볼 수 있었다. 이러한 실험결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 방법은 전역 최적해가 한 곳에 몰려있는 문제에서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.12-18
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• 1994

공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제5권4호
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• pp.55-61
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• 2009

In this paper, we propose a hierarchical method for segmenting a given 3D mesh, which hierarchically clusters sharp vertices of the mesh using the metric of geodesic distance among them. Sharp vertices are extracted from the mesh by analyzing convexity that reflects global geometry. As well as speeding up the computing time, the sharp vertices of this kind avoid the problem of local optima that may occur when feature points are extracted by analyzing the convexity that reflects local geometry. For obtaining more effective results, the sharp vertices are categorized according to the priority from the viewpoint of cognitive science, and the reasonable number of clusters is automatically determined by analyzing the geometric features of the mesh.

• 산업공학
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• 제8권1호
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• pp.23-30
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• 1995

Optimization in the engineering design is to select the best of many possible design alternatives in a complex design space. One major problem of local minimization algorithm is that they often result in local optima. In this paper, a hybrid method was developed by coupling the genetic algorithm and a traditional direct search method. The proposed method first finds a region for possible global optimum using the genetic algorithm and then searchs for a global optimum using the direct search method. To evaluate the performance of the hybrid method, it was applied to three test problems and a problem of designing corrugate bulkhead of a ship.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.375-386
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• 2012

Most engineering design problems require analyses or simulations to evaluate objective functions. However, a single simulation can take many hours or even days to finish for many real world problems. As a result, design optimization becomes impossible since they require hundreds or thousands of simulation evaluations. The surrogate-based optimization (SBO) strategy became a remedy for such computationally expensive analyses and simulations. A surrogate-based optimization strategy has been developed in this study in order to improve global optimization performance. The strategy is a heuristic algorithm and it exploits not only multiple surrogates, but also multiple optimizers. Multiple optimizations of multiple surrogate models yield multiple candidate design points of optima. During the sequential sampling process, the algorithm ranks candidate design points, selects the points as many as specified, and builds the improved surrogate model. Various mathematical functions with different numbers of design variables are chosen to compare the proposed method with the other most recent algorithm, MSEGO. The proposed method shows superior performance to the other method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.207-210
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• 2012

유전 알고리즘은 확률에 기반한 매우 효과적인 최적화 기법이지만 지역해로의 조기수렴과 전역해로의 수렴 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘을 제안하였다. 유전 알고리즘이 전역해를 효과적으로 찾도록 하는 적응 분할법은 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 탐색공간을 적응적으로 분할한다. 이러한 적응 분할법은 탐색공간의 복잡도가 증가할수록 더 효과적이다. 제안된 방법을 테스트 함수의 최적화 및 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.337-349
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• 2000

유전자 알고리즘(GA)은 어떠한 유형의 문제에도 적용가능하며 달리 방법이 없는 경우 최후의 수단으로 흔히 사용되는 방법이다. 강구조물 설계란 기본적으로 구조물을 이루는 부재로서 어떤 재료를 선택될 것인지를 결정하는 문제이다. 따라서 천문학적인 숫자의 설계가 존재하며 이들 중 최적의 설계를 탐색하는 것은 대체로 불가능한 일이다. 본 논문에서는 GA와 이와 관련된 여러 가지 기법들을 소개하고 강구조물 최적설계에 이들의 활용을 모색하였다. 작은 설계공간을 가지는 문제에서는 GA로 전역최적설계를 찾을 수 있었다. GA는 또한 연속변수 최적설계 문제에서도 최적설계를 찾았으며 구조물 최적설계에 적용될 수 있음을 보였다. 그러나 규모가 큰 현실문제에서는 GA가 최적 또는 최적에 근접한 설계를 항상 찾을 수 있을 것이라고 기대하기는 어려울 것으로 생각된다. GA에 G bit improvement를 추가하여 수행한 경우에 더 좋은 최적설계 결과를 보여주었으며 앞으로 이 부분의 연구가 활발해 질 것이다.