본 논문은 수식화의 특이성 때문에 구조 최적화 문제에 거의 사용되지 않고 있는 선형 goal programming을 대규모 비선형 구조 최적화에 응용하는 방법을 제시한다. 이 방법은 다기준 최적화의 도구로 사용되는데 그 까닭은 goal programming이 목적함수와 제한조건등을 정의하는데 있어서 발생하는 난점들을 제거해 주기 때문이다. 이 방법은 비선형 goal 최적화 문제들의 해를 얻기 위해서 유한요소해석, 선형 goal programming기법, 그리고 계속적인 선형화 기법을 이용한다. 즉, 대규모 비선형 구조 최적화 문제를 비선형 goal programming형태로 전환시키는 일반적인 수식화 방법을 제시하고, 얻어진 비선형 goal 최적화 문제를 풀기 위한 계속적인 선형화 방법에 대해서도 논의한다. 설계도구로서 이 방법의 유효성을 논증하기 위하여 10, 25 및 200트러스의 사례를 가지고 응력제한조건들의 최소무게 구조 최적화 문제에 대한 해를 모색하며 이를 다른 연구결과와 비교검토한다.
본 논문에서는 SD-TDQAO (Sequential Dual - Two-point Diagonal Quadratic Approximate Optimization)라는 쌍대기법을 이용한 순차적 최적설계 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 비선형 목적함수와 제한조건이 포함되어 있는 공학적인 문제를 효과적으로 풀 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존의 볼록성과 분리성이 만족되지 않는 eTDQA2 방법을 이용하여 쌍대기법에 이용할 수 있도록 이차 근사함수의 헤시언 대각요소에 이를 적용하여 쉽게 볼록성과 분리성을 보장할 수 있도록 하였다. 또한 이를 수학적 예제와 위상 최적설계문제를 통해 기존의 쌍대기법 알고리즘인 MMA 와의 비교로 그 성능을 입증하였다.
NSGA (Non-dominated Sorting Algorithm) 는 다목적 최적화 분야에서 널리 사용되고 있는 비지배 정렬 기반의 유전자 알고리즘으로 최적화를 요구하는 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 연산의 복잡도, 사전 우수해 선별 조건의 미흡함과 공유 변수값 결정의 어려움등이 문제로 제기 되었고, 이러한 단점을 보완한 NSGA-II(Non-dominated Sorting Algorithm-B) 알고리즘이 제안되었다. 그러나 기존의 NSGA-II알고리즘은 다목적 최적화 알고리즘과 동일하게 목적치를 최대화 또는 최소화시키는 방향으로 최적화가 진행되어 선택적인 최적화 수행이 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 NSGA-II알고리즘이 가지는 장점을 바탕으로 설계자의 요구조건에 종속적으로 최적화 과정을 수행할 수 있는 GBNSGA-II (Goal-pareto Based NSGA-II)를 제안하고 기존의 NSGA-II알고리즘과 비교를 통해 성능의 우수성을 검증하였다.
In this paper, we develop continuum-based design sensitivity analysis (DSA) methods using both direct differential method (DDM) and adjoint variable method (AVM) for non-shape design problems. The developed DSA method is further utilized for the topology design optimization of 3-dimensional structures. In numerical examples, the analytical DSA results are verified using finite difference ones. The topology optimization method yields very reasonable results in physical point of view.
Recently, audio-visual speech recognition (AVSR) has been studied to cope with noise problems in speech recognition. In this paper we propose a novel method of deciding weighting factors for audio-visual information fusion. We adopt the particle swarm optimization (PSO) to weighting factor determination. The AVSR experiments show that PSO-based normalized confidence measures (NCM) improve the rejection performance of mis-recognized words by 33%.
In this paper, we propose two limited memory BFGS algorithms with a nonmonotone line search technique for unconstrained optimization problems. The global convergence of the given methods will be established under suitable conditions. Numerical results show that the presented algorithms are more competitive than the normal BFGS method.
The ant colony optimization (ACO) is a metaheuristic inspired by the behavior of real ants. Recently, ACO has been widely used to solve the difficult combinatorial optimization problems. In this paper, we propose an ACO algorithm to solve the two disjoint paths problem with dual link cost structure (TDPDCP). We propose a dual pheromone structure and a procedure for solution construction which is appropriate for the TDPDCP. Computational comparisons with the state-of-the-arts algorithms are also provided.
The modal characteristics of rotating structures vary with the rotating speed. The material and the geometric properties of the structures as well as the rotating speed influence the variations of their modal characteristics. Very often, the modal characteristics of rotating structures need to be specified at some rotating speeds to meet their design requirements. In this paper, rotating cantilever beam is chosen as a design target structure. Optimization problems are formulated and solved to find the optimal shapes of rotating beams with rectangular cross section.
In this paper, we consider a nonsmooth multiobjective robust optimization problem with more than two locally Lipschitz objective functions and locally Lipschitz constraint functions in the face of data uncertainty. We prove a nonsmooth sufficient optimality theorem for a weakly robust efficient solution of the problem. We formulate a Wolfe type dual problem for the problem, and establish duality theorems which hold between the problem and its Wolfe type dual problem.
In this paper, A FSQP algorithm for degenerate inequality constraints optimization problems is proposed. At each iteration of the proposed algorithm, a feasible direction of descent is obtained by solving a quadratic programming subproblem. To overcome the Maratos effect, a higher-order correction direction is obtained by solving another quadratic programming subproblem. The algorithm is proved to be globally convergent and superlinearly convergent under some mild conditions. Finally, some preliminary numerical results are reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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