• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.361-373
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• 2009

유전자 알고리즘을 이용한 닐센아치교의 최적설계기법을 이 논문에서 제시하였다. 설계 매개변수로는 닐센아치교의 아치-라이즈비와 강중비에 대해서 최적화기법을 적용하여 각각의 거동을 분석하고, 적정성을 평가하여 최적의 매개변수 값을 결정하였다. 매개변수의 결정은 구조물의 안전성과 사용성 그리고 경제성에 중요한 설계인자로서 정형화가 요구된다. 이를 위해 최적화 기법으로 전역 최적해 탐색능력이 우수한 유전자 알고리즘을 사용하였으며, 설계 목적함수로는 구조물의 총 중량을 사용하였고, 제약조건으로는 변위, 응력, 시공성 제약조건을 두었다. 구조해석은 미소변위이론에 의한 탄성해석을 수행하여 유전자 알고리즘과 조합하여 병렬연산으로 수행시간을 단축시켰다. 이 연구에서 개발된 최적설계기법을 사용하여 최적의 아치-라이즈비와 강중비, 최적설계영역을 제시 하였으며 실무에 적용할 수 있도록 하였다.

• 산업공학
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• 제17권spc호
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• pp.69-78
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• 2004

This paper presents a simulated algorithm(SA) for the optimal reliability design problem of a series system with multiple component choices incorporated at each subsystem. The objective of the problem is to maximize the system reliability while satisfying some constraint on system budget. The problem is formulated as a nonlinear binary integer programming problem and characterized as an NP-hard problem. The SA algorithm is developed by introducing some solution-improvements methods. Numerical examples are tested and the results are compared. The results have demonstrated the efficiency and the effectiveness of the proposed SA algorithm.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2002

The fiber optic communication technology is considered as a key solution for the future communication. However the assembly of the fiber optic components highly depends on manual or semi-automated alignment process. And the light search algorithm is recognized an important factor to reduce the manufacturing process time. Therefore this paper investigates optimal search algorithm for the automatic alignment of fiber optic components. The experiments show the effectiveness of Hill Climbing Search, Adaptive Hill Climbing Search and Steepest Search algorithms, in a view of process time.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.162-167
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• 1991

The manipulability ellipsoid and the force ellipsoid for a single robot are extended to the case of a multi-robot system. The force ellipsoid is applied to solve the optimal load distribution for the multi-robot system. Two cases are considered in solving the optimal load distribution. In one case, there are no constraints on the joint torques, and the analytic solution ;a given. In the other case, the torque constraints are given in terms of the maximum power consumption, and the algorithm for the solution is proposed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.491-496
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• 2002

다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• 한국해양공학회지
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• 제20권1호
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• pp.69-76
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• 2006

The design of efficient search path to maximize the Cumulative Detection Probability(CDP) is mainly dependent on experience and intuition when searcher detect the target using SONAR in the ocean. Recently with the advance of modeling and simulation method, it has been possible to access the optimization problems more systematically. In this paper, a method for the optimal search path calculation is developed based on the combination of the genetic algorithm and the calculation algorithm for detection range. We consider the discrete system for search path, space, and time, and use the movement direction of the SONAR for the gene of the genetic algorithm. The developed algorithm, OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning), is shown to be effective, via a simulation, finding the optimal search path for the case when the intuitive solution exists. Also, OASPP is compared with other algorithms for the measure of efficiency to maximize CDP.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1089-1095
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• 2004

주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1086-1089
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• 2012

We propose a near optimal controller design method for ramp metering based on SDRE (State Dependent Riccati Equation) approach. We parameterize the optimal nonlinear controller in terms of the solution matrices of an SDRE. We also give a simple algorithm to obtain the controller gain. Finally we give numerical results to show the effectiveness of the proposed near optimal traffic controller design method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1169-1182
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• 2020

The ant colony optimization (ACO) algorithm is a classical metaheuristic optimization algorithm. However, the conventional ACO was liable to trap in the local minimum and has an inherent slow rate of convergence. In this work, we propose a novel combinatorial ACO algorithm (CG-ACO) to alleviate these limitations. The genetic algorithm and the cloud model were embedded into the ACO to find better initial solutions and the optimal parameters. In the experiment section, we compared CG-ACO with the state-of-the-art methods and discussed the parameter stability of CG-ACO. The experiment results showed that the CG-ACO achieved better performance than ACO_R, simple genetic algorithm (SGA), CQPSO and CAFSA and was more likely to reach the global optimal solution.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.123-128
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• 2002

본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수를 갖는 퍼지 교통 제어기가 교차로 관리를 위해 제시된다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어 시스템을 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 문제 영역에 관한 휴리스틱한 지식을 쉽게 획득하기 어려운 경우에 최적해를 구하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 퍼지 교통 제어기들의 근사 최적 규칙과 멤버쉽 함수를 자동으로 결정하는데 유전 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법의 효과는 교차로망 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.