• 산업공학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.115-128
• /
• 1998

This paper presents a development of operation scheduling and reactive operation scheduling system for hull fabrication. The methodology for implementing operation scheduling system is HHGA(Hierarchical Hybrid Genetic Algorithm) which exploits both the global perspective of the genetic algorithm and the rapid convergence of the heuristic search for operation scheduling. The methodology for the reactive operation scheduling is the revised HHGA which consists of manual schedule editor for occurrence of exceptional events and the revised scheduling method used in operation scheduling. As the results of experiment, it has been confirmed that HHGA is able to search good operation scheduling within reasonable time, and the revised HHGA is able to search load-balanced reactive operation scheduling with minimum changes of initial operation schedule within short period of time.

• 한국해양공학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.25-31
• /
• 2002

This paper is to find optimum design of plane framed structures with discrete variables. Global search algorithms for this problem are Genetic Algorithms(GAs), Simulated Annealing(SA) and Shuffled Complex Evolution(SCE), and hybrid methods (GAs-SA, GAs-SCE). GAs and SA are heuristic search algorithms and effective tools which is finding global solution for discrete optimization. In particular, GAs is known as the search method to find global optimum or near global optimum. In this paper, reinforced concrete plane frames with rectangular section and steel plane frames with W-sections are used for the design of discrete optimization. These structures are designed for stress constraints. The robust and effectiveness of Genetic Algorithms are demonstrated through several examples.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제48권6호
• /
• pp.781-788
• /
• 1999

In this paper, an expert system is proposed, which can be effectively applied to the large-scale systems with the diversity time constraints, the objectives and the unfixed system structure. The inference scheme of the expert system have the integrated structure composed of the intuitive inference module and logical inference module in order to support effectively the operating constraints of system. The intuitive inference module is designed using the pattern matching or pattern recognition method in order to search a same or similar pattern under the fixed system structure. On the other hand, the logical inference module is designed as the structure with the multiple inference mode based on the heuristic search method in order to determine the optimal or near optimal control strategies satisfing the time constraints for system events under the unfixed system structure, and in order to use as knowledge generator. Here, inference mode consists of the best-first, the local-minimum tree, the breadth-iterative, the limited search width/time method. Finally, the application results for large-scale distribution SCADA system proves that the inference scheme of the expert system is very effective for the large-scale system. The expert system is implemented in C language for the dynamic mamory allocation method, database interface, compatability.

• Advances in Energy Research
• /
• 제4권4호
• /
• pp.255-274
• /
• 2016

This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.8-18
• /
• 2020

본 연구에서는 기존의 Harmony Search(HS)의 성능을 강화한 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)를 개발하였다. EBHS-CGS는 HS의 성능 강화를 위해 총 두 가지 방법을 추가하였다. 첫 번째 방법은 지역탐색을 강화하기 위한 Bandwidth(bw) 개량방안이다. 이 방법은 기존 bw를 지수형태의 bw로 대체하여 적용함으로써 반복시산이 진행되면서 bw값을 줄인다. 이러한 형태의 bw는 정밀한 지역탐색을 가능하고, 이를 통해 알고리즘은 더욱 정밀한 값을 구할 수 있다. 두 번째 방법은 효과적인 전역탐색을 위한 탐색범위 축소이다. 이 방법은 Harmony Memory(HM) 내에서 가장 좋은 결정변수를 고려하여 탐색범위를 축소한다. 이를 Centralized Global Search(CGS)라 하며, 이 과정은 새로운 매개변수 Centralized Global Search Rate(CGSR)에 의해 HS의 전역탐색과는 별도로 진행된다. 축소된 탐색범위는 효과적인 전역탐색을 가능하게 하며, 이를 통해 알고리즘의 성능이 향상된다. EBHS-CGS를 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 HS와 Improved Harmony Search(IHS)와 비교하여 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.755-760
• /
• 2010

일반적으로 이산 최적화에서의 라그랑지안 방법은 제약조건을 쉽게 다루기 위한 기법이다. 이 방법은 전형적으로 분지한계법에서 상한을 찾을 때 사용한다. 본 논문은 여러 개의 제약조건이 있는 다중 배낭 문제를 위한 새로운 라그랑지안 방법을 제안한다. 기존 라그랑지안 접근법과는 달리 제안한 방법은 라그랑지안 벡터의 새로운 특징에 기초하여 품질 좋은 하한(즉, 가능 해)을 효율적으로 찾을 수 있다. 잘 알려진 큰 규모의 벤치마크 데이터에서 실험을 하였고 제안한 라그랑지안 방법은 기존 방법의 성능을 개선하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.43-54
• /
• 1996

이 논문은 새로운 휴리스틱 탐색(heuristic search)방법을 이용하여, 수평 및 수 직선으로 이루어진 방해 물들이 놓인 가운데 수평 및 수직선으로 구성된 최단 거리 (rectilinear shortestpath)와 꺾이는회수가 가장 적은최소 꺾임경로(link metric shortest path) 및 이 둘을 혼합시킨 혼합형 최단 경로를 구하는 알고리즘을 서술 하고 있다. 최단 경로를 구하는 방법으로 미로 찾기형 알고리즘(maze-running algorithms)과 선형 탐색 알고리즘(line-search algorithms)의 장점만을 이용한 GMD 알고리즘(Guided Minimum Detour algorithm)을 제안하고 있으며 이를 더욱 효율 적으 로 개선한 LGMD 알고리즘 (Line-by-Line Guided Minimum Detour algorithmm)을 개발 하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 기존의 최단 경로를 내포하고 있는 conection group를 이용하지 않고서도 휴리스틱을 사용한 guided A 탐색(guided A* search)을 이용하여 최적의 최단 경로를 구할 수 있는 장점이 있으며 시간과 메모리 면에서 효 율을 극대화하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 각각 O(m＋eloge＋NlogN)와 O(eloge＋ NlogN)의 시간과 O(e＋N)의 메모리를 사용한다. 여기서 m은 탐색에 사용된 지선 (line segment)들의 수이다. 또한 LGMD는 최소 꺾임 경로(link metric shortest path)와 최단 경로와 최소의 꺾임을 조합한 혼합형 최단 경로를 구하는 데에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• 전자공학회논문지A
• /
• 제33A권5호
• /
• pp.203-211
• /
• 1996

This paper describes CAD tools for the construction of image database in IC chip analysis CAD system. For IC chip analysis by high-resolution microscopy, the image database is essential to manage more than several thousand images. But manual database construction is error-prone and time-consuming. In order to solve this problem, we develop a set of CAD toos that include image grabber to capture chip images, image editor to make the whole chip image database from the grabbed images, and image divider to reconstruct the database that consists of evenly overlapped images for efficient region search. we also develop an interactive pattern matching method for user-friendly image editing, and a heuristic region search method for fast image division. The tools are developed with a high-performance graphic hardware with JPEG image comparession chip to process the huge color image data. The tools are under the field test and experimental resutls show that the database construction time can be redcued in 1/3 compared to manual database construction.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.654-659
• /
• 2007

본 논문에서는 AGVS(Automated Guided Vehicle System)가 여러 복잡한 작업 환경 또는 작업 환경 변경 시 좀 더 유연하게 운용될 수 있도록 작업환경 내에서 AGVS에 필요한 작업공간요소를 분류하고 이들을 모델링하는 방법을 제안한다. 또한, 그래프 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용하여 AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 본 논문의 작업환경 요소로서 재 표현한다. 생성된 최단 경로와 본 논문에서 가정한 AGV의 속도 테이블을 이용하여 운행 중인 AGV의 경로 점유 시간 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 간단한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 적용 가능성을 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.4999-5008
• /
• 2015

제약조건이 있는 공학 최적화 문제에서 보다 좋은 결과를 얻기 위해서는 효율적인 제약조건 처리기법의 적용은 필수적이다. 본 연구에서는 네 가지의 제약조건 처리기법을 적용하여 메타휴리스틱 최적화 기법으로 널리 사용되고 있는 Harmony Search 알고리즘의 최적화 효율성을 평가하였다. 평가를 위해 대표적인 이산형 최적화 문제 중 하나인 상수관로 최소비용설계 문제를 적용하였다. 적용결과 전통적인 제약조건 처리방법으로 사용되던 벌칙함수에 비해 제안된 제약조건 처리기법의 결과가 효율적임을 확인하였다. 특히, ${\varepsilon}$-Constrained Method의 경우 기존방법에 비하여 효율적이고 안정적인 결과를 도출하였다. 제안된 방법은 새로운 최적화 알고리즘의 개발 필요 없이 HS의 성능을 증가시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 또한 400개 이상의 결정변수를 가지는 대규모 문제의 적용을 통하여, 제안된 방법이 대규모 공학 최적화 문제에서도 활용이 가능함을 확인하였다.