• 한국해양공학회지
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• 제17권6호
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• pp.53-57
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• 2003

Optimum design of most structural system requires that design variables are regarded as discrete quantities. This paper presents the use of Genetic Algorithm for determining the optimum design for truss with discrete variables. Genetic Algorithm are know as heuristic search algorithms, and are effective global search methods for discrete optimization. In this paper, Elitism and the method of conferring penalty parameters in the design variables, in order to achieve improved fitness in the reproduction process, is used in the Genetic Algorithm. A 10-Bar plane truss and a 25-Bar space truss are used for discrete optimization. These structures are designed for stress and displacement constraints, but buckling is not considered. In particular, we obtain continuous solution using Genetic Algorithms for a 10-bar truss, compared with other results. The effectiveness of Genetic Algorithms for global optimization is demonstrated through two truss examples.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.519-521
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• 2000

Network reconfiguration is an operation task, and consists in the determination of the switching operations such to reach the minimum loss conditions of the distribution network. In this paper, an effective heuristic based switch scheme for loss minimization is given for the optimization of distribution loss reduction and a solution approach is presented. The solution algorithm for loss minimization has been developed based on the two stage solution methodology. The first stage of this solution algorithm sets up a decision tree which represent the various switching operations available, the second stage applies a proposed technique called cyclic best first search. Therefore, the solution algorithm of proposed method can determine on-off switch statuses for loss reduction, with a minimum computational effort.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1237-1240
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• 1996

This paper proposes a heuristic algorithm for performing the line balancing of PCB assembly fine including multiple surface mounters efficiently. We consider a PCB assembly line including the multiple surface mounters arranged serially as a target system. We assume that the number of heads of surface mounters can be changed. Also, the conveyor is assumed to move at a constant speed and have no buffer. Considering the minimum number of machines required for the desired production rate is a discrete nonincreasing function which is inversely proportional to the cycle time, we propose an optimization algorithm for line balancing by using the binary search method. Also we propose an head-changing algorithm. The algorithms are validated through the computer simulation.

• 수산경영론집
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• 제46권3호
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• pp.129-141
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• 2015

Because land based aquaculture is restricted by high investment per rearing volume and control cost, good management planning is important in Land-based aquaculture system case. In this paper master production planning was made to decide the number of rearing, production schedule and efficient allocation of water resources considering biological and economic condition. The purpose of this article is to build the mathematical decision making model that finds the value of decision variable to maximize profit under the constraints. Stocking and harvesting decisions that are made by master production planning are affected by the price system, feed cost, labour cost, power cost and investment cost. To solve the proposed mathematical model, heuristic search algorithm is proposed. The model Input variables are (1) the fish price (2) the fish growth rate (3) critical standing corp (4) labour cost (5) power cost (6) feed coefficient (7) fixed cost. The model outputs are (1) number of rearing fish (2) sales price (3) efficient allocation of water pool.

• 대한기계학회논문집B
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• 제31권7호
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• pp.635-643
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• 2007

An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the radiation properties for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the various radiation properties in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.514-517
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• 1996

In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.377-386
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• 2015

헬리컬 파일은 한 개 이상의 나선형 원판을 중공형 강재 축에 부착한 후 지반에 회전 관입시켜 지지력을 발현하게 하는 말뚝기초의 한 종류로서 별도로 천공작업 및 그라우팅을 필요로 하지 않고, 시공의 편의성과 말뚝 항타 등에 의한 소음이 없다는 장점이 있어 그 이용이 점차 증가되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 Cylindrical shear method로 산정된 헬리컬 파일의 요구 지지력을 최소의 자재비용과 최적의 헬리컬 파일의 형상으로 발현할 수 있도록 하모니서치 알고리즘(Harmony search algorithm)을 적용하여 최적화된 설계법을 제안 하였다. 또한 헬리컬 파일의 최적 설계 결과를 2009 International building code (이하, 2009 IBC)를 참고하여 규격화시킨 설계 결과와 비교 검토하여 두 설계법의 경제성을 분석하였다. 본 논문의 재료비 최소화를 위한 헬리컬 파일 형상의 최적 설계 기법은 헬리컬 파일의 경제성을 향상하여 헬리컬 파일 시장 활성화에 기여할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.645-653
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• 2002

발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.69-76
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• 2022

순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.