• 제목/요약/키워드: Heuristic Search Method

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Reduced record method for efficient time history dynamic analysis and optimal design

  • Kaveh, A.;Aghakouchak, A.A.;Zakian, P.
    • Earthquakes and Structures
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    • 제8권3호
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    • pp.639-663
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    • 2015
  • Time history dynamic structural analysis is a time consuming procedure when used for large-scale structures or iterative analysis in structural optimization. This article proposes a new methodology for approximate prediction of extremum point of the response history via wavelets. The method changes original record into a reduced record, decreasing the computational time of the analysis. This reduced record can be utilized in iterative structural dynamic analysis of optimization and hence significantly reduces the overall computational effort. Design examples are included to demonstrate the capability and efficiency of the Reduced Record Method (RRM) when utilized in optimal design of frame structures using meta-heuristic algorithms.

병렬 PSO 알고리즘을 이용한 전력계통의 상태추정 (Power System State Estimation Using Parallel PSO Algorithm)

  • 정희명;박준호;이화석
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.425-426
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    • 2007
  • In power systems operation, state estimation takes an important role in security control. For the state estimation problem, conventional optimization algorithm, such as weighted least squares (WLS) method, has been widely used. But these algorithms have disadvantages of converging local optimal solution. In these days, a modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO), are introducing to overcome the problems of classical optimization. In this paper, we suggested parallel particle swarm optimization (PPSO) to search an optimal solution of state estimation in power systems. To show the usefulness of the proposed method over the conventional PSO, proposed method is applied on the IEEE-57 bus system.

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전역 최적 경로가 향상되지 않는 반복 탐색 횟수를 고려한 개미 집단 시스템 (Ant Colony System Considering the Iteration Search Frequency that the Global Optimal Path does not Improved)

  • 이승관;이대호
    • 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.

화음탐색법을 이용한 강섬유 및 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 최적배합 설계 (Optimal Mix Proportion of Steel Fiber and Hybrid Fiber Reinforced Concrete Using Harmony Search)

  • 이치훈;이주하;윤영수
    • 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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    • 한국콘크리트학회 2004년도 춘계 학술발표회 제16권1호
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    • pp.280-283
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    • 2004
  • Today, the guide line of the SFRC mix design and the construction was not embodied, and the convenience of the practical application on the spot is not good. In this research, hence, the program which is optimized to result the mix proportion by the flexural strength and toughness, was developed to apply with ease SFRC on the practical spot. This program would minimize the number of trial mixes and achieve an economical and appropriate mixture. In addition, the theoretical background on which the program is based, will be the basis of the embodied method to mixing SFRC. New algorithm, in this research, was used to develop the mix proportioning program of SFRC. The new algorithm is the Harmony Search which is the heuristic method mimicking the improvisation of music players. And, beside to single fiber reinforced concrete, it was developed the program about the hybrid fiber reinforced concrete that two kinds of steel fibers, which have the different geometry, was reinforced. This will be able to keep the world trend to study, hence, offers the basis of the next generation research.

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Dynamic Island Partition for Distribution System with Renewable Energy to Decrease Customer Interruption Cost

  • Zhu, Junpeng;Gu, Wei;Jiang, Ping;Song, Shan;Liu, Haitao;Liang, Huishi;Wu, Ming
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제12권6호
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    • pp.2146-2156
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    • 2017
  • When a failure occurs in active distribution system, it will be isolated through the action of circuit breakers and sectionalizing switches. As a result, the network might be divided into several connected components, in which distributed generations could supply power for customers. Aimed at decreasing customer interruption cost, this paper proposes a theoretically optimal island partition model for such connected components, and a simplified but more practical model is also derived. The model aims to calculate a dynamic island partition schedule during the failure recovery time period, instead of a static islanding status. Fluctuation and stochastic characteristics of the renewable distributed generations and loads are considered, and the interruption cost functions of the loads are fitted. To solve the optimization model, a heuristic search algorithm based on the hill climbing method is proposed. The effectiveness of the proposed model and algorithm is evaluated by comparing with an existing static island partitioning model and intelligent algorithms, respectively.

Retiming을 이용한 Symbolic Model Checking 성능 향상에 관한 연구 (Improving Symbolic Model Checking Performance Withy Retiming)

  • 강형주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.2310-2316
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    • 2010
  • 이 논문에서는 형식 검증(formal verification)의 한 분야인 모델 검증(model checking)에 재타이밍(retiming) 기법을 적용하는 방법에서 대해 연구하였다. 재타이밍은 주어진 회로의 레지스터들을 재배치함으로써, 입출력 동작을 바꾸지 않으면서 전이 관계(transition relation)을 변환할 수 있는 기법이다. 이러한 재타이밍을 이용하면 모델 검증을 더 효율적으로 수행하도록 회로를 바꿀 수 있다. 이 논문에서는, 레지스터의 개수와 전이 관계의 특성을 반영한 cost 함수를 제안하고, 재타이밍으로 얻을 수 있는 회로 구조들을 효율적으로 탐색하는 heuristic annealing 알고리즘을 개발한다. 제안된 방법이 모델 검증의 성능을 향상시킬 수 있음을 실험 결과를 통해 보여주었다.

유전 알고리즘을 이용한 생산 및 분배 계획 (A study on the Production and distribution planning using a genetic algorithm)

  • 정성원;장양자;박진우
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.253-256
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    • 2001
  • Today's rapid development in the computer and network technology makes the environment which enables the companies to consider their decisions on the wide point of view and enables the software vendors to make the software packages to help these decisions. To make these software packages, many algorithms should be developed. The production and distribution planning problem belongs to those problems that industry manufacturers daily face in organizing their overall production plan. However, this combinatorial optimization problem can not be solved optimally in a reasonable time when large instances are considered. This legitimates the search for heuristic techniques. As one of these heuristic techniques, genetic algorithm has been considered in many researches. A standard genetic algorithm is a problem solving method that apply the rules of reproduction, gene crossover, and mutation to these pseudo-organisms so those organisms can Pass beneficial and survival-enhancing traits to new generation. This standard genetic algorithm should not be applied to this problem directly because when we represent the chromosome of this problem, there may exist high epitasis between genes. So in this paper, we proposed the hybrid genetic algorithm which turns out to better result than standard genetic algorithms

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Reverse Logistics Network Design with Incentive-Dependent Return

  • Asghari, Mohammad;Abrishami, Salman J.;Mahdavi, Faezeh
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • 제13권4호
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    • pp.383-397
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    • 2014
  • Reverse logistics network design issues have been popularly discussed in recent years. However, few papers in the past literature have been dedicated to incentive effect on return quantity of used products. The purpose of this study is to formulate a dynamic nonlinear programming model of reverse logistics network design with the aim of managing the used products allocation by coordinating the collection centers and recovery facilities to warrant economic efficiency. In the optimization model, a fuzzy approach is applied to interpret the relationship between the rate of return and the suggested incentives. Due to funding constraints in setting up the collection centers, this work considers these centers as multi-capacity levels, which can be opened or closed at different periods. In view of the fact that the problem is known as NP-hard, we propose a heuristic method based on tabu search procedure to solve the presented model. Finally, several dominance properties of optimal solutions are demonstrated in comparison with the results of a state-of-the-art commercial solver.

축약형 신경망과 휴리스틱 검색에 의한 소프트웨어 공수 예측모델 (Parsimonious Neural Network and Heuristic Search Method for Software Effort Estimation Model)

  • 전응섭
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권2호
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    • pp.154-165
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    • 2001
  • 소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

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추상 그래프를 활용한 경로 탐색 알고리즘의 구현 및 성능 평가 (Implementation and Evaluation of Path-Finding Algorithm using Abstract Graphs)

  • 김지수;이지완;조대수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.2367-2372
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    • 2009
  • 최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.