• 제목/요약/키워드: Multi-Objective Function

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서비스 수준 제약하의 다단계 분배형 공급망에 대한 분배계획 (Distribution Planning for a Distributed Multi-echelon Supply Chain under Service Level Constraint)

  • 박기태;권익현
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.139-148
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    • 2009
  • In a real-life supply chain environment, demand forecasting is usually represented by probabilistic distributions due to the uncertainty inherent in customer demands. However, the customer demand used for an actual supply chain planning is a single deterministic value for each of periods. In this paper we study the choice of single demand value among of the given customer demand distribution for a period to be used in the supply chain planning. This paper considers distributed multi-echelon supply chain and the objective function of this paper is to minimize the total costs, that is the sum of holding and backorder costs over the distribution network under the service level constraint, by using demand selection scheme. Some useful findings are derived from various simulation-based experiments.

Wavelet의 다중 분해능 특성을 응용한 DC 탐침 전기 비저항 역산 기법 연구 (Electric Resistivity Reconstruction Using Multi-Resolution Property of Wavelet)

  • 박승배;이창환;정현교
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.79-82
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    • 1999
  • So far, The methods for identifying the parameters of some region or material have been developed. This paper describes a new method for electric resistivity reconstruction using multi-resolution property of wavelet. The outputs of the potential electrodes are computed using two dimensional FEM in the wave number space by Fourier transforming the governing equation. The resistance distribution in the region of interests, which makes the computed potential distribution coincide with the measured potential, is found by minimizing the objective function using an optimization method. Multi-resolution analysis introduced in this paper will be proved to be the proper method in the viewpoint of effectivity and time-consuming by the numerical results.

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Multi-swarm fruit fly optimization algorithm for structural damage identification

  • Li, S.;Lu, Z.R.
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제56권3호
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    • pp.409-422
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    • 2015
  • In this paper, the Multi-Swarm Fruit Fly Optimization Algorithm (MFOA) is presented for structural damage identification using the first several natural frequencies and mode shapes. We assume damage only leads to the decrease of element stiffness. The differences on natural frequencies and mode shapes of damaged and intact state of a structure are used to establish the objective function, which transforms a damage identification problem into an optimization problem. The effectiveness and accuracy of MFOA are demonstrated by three different structures. Numerical results show that the MFOA has a better capacity for structural damage identification than the original Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) does.

공급사슬네트워크에서 Matrix-based 유전알고리즘을 이용한 공급-생산-분배경로에 대한 연구 (Study of Supply-Production-Distribution Routing in Supply Chain Network Using Matrix-based Genetic Algorithm)

  • 임석진;문명국
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.45-52
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    • 2020
  • Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Network(SCN). One of keys issues in the current SCN research area involves minimizing both production and distribution costs. This study deals with finding an optimal solution for minimizing the total cost of production and distribution problems in supply chain network. First, we presented an integrated mathematical model that satisfies the minimum cost in the supply chain. To solve the presented mathematical model, we used a genetic algorithm with an excellent searching ability for complicated solution space. To represent the given model effectively, the matrix based real-number coding schema is used. The difference rate of the objective function value for the termination condition is applied. Computational experimental results show that the real size problems we encountered can be solved within a reasonable time.

PSO 최적화 기법을 이용한 다층 구조의 플랜트 배치에 관한 연구 (Study of Multi Floor Plant Layout Optimization Based on Particle Swarm Optimization)

  • 박평재;이창준
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제52권4호
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    • pp.475-480
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    • 2014
  • 플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.

페이즈 필드 설계법 기반의 다중 빔 형성을 위한 빔 분배기 위상최적설계 (Topology Optimization of Beam Splitter for Multi-Beam Forming Based on the Phase Field Design Method)

  • 김한민
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제32권3호
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    • pp.141-147
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    • 2019
  • 본 논문에서는 체계적인 설계법을 통해 다중 빔 형성을 위한 빔 분배기의 설계를 소개한다. 본 연구의 목표는 산란하는 마이크로파를 다중 방향으로 진행하는 빔으로 변환시키는 빔 분배기를 설계하는 것이다. 기존의 이론 기반 접근법으로는 불특정 방향으로의 다중 빔 분배가 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 기존의 이론 기반 접근법인 변환광학 이론이 아닌 체계적인 설계 방법인 페이즈 필드 설계법을 통해 최적의 빔 분배기 구조를 설계하였다. 목적함수는 각 방향으로 특정 지점의 전기장 세기의 표준값을 최대화로 설정하였다. 섬 형상의 구조를 피하고 하나의 연결된 구조를 얻기 위해 증강된 라그랑지안을 사용하여 체적 제약조건을 설정하였다. 목표 주파수는 X-band의 주파수 대역의 10GHz이다. 설계된 최적 형상의 빔 분배기는 다중 빔 형성 성능을 잘 보였고, 목표 영역에 전달되는 전기 에너지는 증가하였다. 또한 설계가 유효한 주파수 대역을 평가하기 위해 X-band 대역에 대해 주파수 대역 성능 평가를 수행하였다.

다중반응표면 최적화를 위한 단변량 손실함수법: 대화식 절차 기반의 가중치 결정 (A Univariate Loss Function Approach to Multiple Response Surface Optimization: An Interactive Procedure-Based Weight Determination)

  • 정인준
    • 지식경영연구
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    • 제21권1호
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    • pp.27-40
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    • 2020
  • Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).

HCM 클러스터링에 의한 다중 퍼지-뉴럴 네트워크 동정과 유전자 알고리즘을 이용한 이의 최적화 (Multi-FNN Identification by Means of HCM Clustering and ITs Optimization Using Genetic Algorithms)

  • 오성권;박호성
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.487-496
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    • 2000
  • 본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

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Latin Hypercube Sampling Experiment와 Multiquadric Radial Basis Function을 이용한 최적화 알고리즘에 대한 연구 (Study on a Robust Optimization Algorithm Using Latin Hypercube Sampling Experiment and Multiquadric Radial Basis Function)

  • ;윤희성;고창섭
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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    • pp.162-164
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    • 2007
  • This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.

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특성함수를 이용한 Butterfly Valve의 최적설계 (A Optimization of Butterfly Valve using the Characteristic Function)

  • 박영철;최종섭;강진
    • 한국해양공학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.59-65
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    • 2005
  • In today's industry, the butterfly valve has been used to control a flow effectively. However, it is difficult to have the existing structural optimization using field analysis from CFD to structure analysis when the structure is influenced by fluid. Therefore, an initial model of this study is to evaluate the stability of the valve using FEM and CFD. And, it selected variable using initial analysis results. Also, it accomplished the shape optimization design using the orthogonal arrangement and characteristic function. Research result, a few experiments showed the optimal results of there dimensional structures to be multi-objective.