• 대한안전경영과학회지
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• 제13권3호
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• pp.107-114
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• 2011

Traveling salesman problem is to minimize the total cost for a traveling salesman who wants to make a tour given finite number of cities along with the cost of travel between each pair them, visiting each cities exactly once before returning home. Traveling salesman problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study suggests a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for traveling salesman problem The suggested algorithm combines parallel genetic algorithm, nearest neighbor search, and 2-opt. The suggested algorithm has been tested on 7 problems in TSPLIB and compared the results of existing methods(heuristics, meta-heuristics, hybrid, and parallel). Experimental results shows that HPGA could obtain good solution in total travel distance minimization.

• 대한산업공학회지
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• 제25권3호
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• pp.360-368
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• 1999

We consider the problem of scheduling n jobs with sequence-dependent processing times on a set of parallel-identical machines. The processing time of each job consists of a pure processing time and a sequence-dependent setup time. The objective is to maximize the total remaining machine available time which can be used for other tasks. For the problem, a hybrid genetic algorithm is proposed. The algorithm combines a genetic algorithm for global search and a heuristic for local optimization to improve the speed of evolution convergence. The genetic operators are developed such that parallel machines can be handled in an efficient and effective way. For local optimization, the adjacent pairwise interchange method is used. The proposed hybrid genetic algorithm is compared with two heuristics, the nearest setup time method and the maximum penalty method. Computational results for a series of randomly generated problems demonstrate that the proposed algorithm outperforms the two heuristics.

• 경영과학
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• 제30권3호
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• pp.81-97
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• 2013

This paper considers a parallel-machine scheduling problem with dedicated and common processing machines. Non-identical setup and processing times are assumed for each machine. A genetic algorithm is proposed to minimize the makespan objective measure. In this paper, a lowerbound and some heuristic algorithms are derived and tested through computational experiments.

• 전기학회논문지
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• 제57권1호
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• pp.40-45
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• 2008

This paper presents an optimal design of a permanent magnet actuator(PMA) using a parallel genetic algorithm. Dynamic characteristics of permanent magnet actuator model are analyzed by coupled electromagnetic-mechanical finite element method. Dynamic characteristics of PMA such as holding force, operating time, and peak current are obtained by no load test and compared with the analyzed results by coupled finite element method. The permanent magnet actuator model is optimized using a parallel genetic algorithm. Some design parameters of vertical length of permanent magnet, horizontal length of plunger, and depth of permanent magnet actuator are predefined for an optimal design of permanent magnet actuator model. Furthermore dynamic characteristics of the optimized permanent magnet actuator model are analyzed by coupled finite element method. A displacement of plunger, flowing current of the coil, force of plunger, and velocity of plunger of the optimized permanent magnet actuator model are compared with the results of a primary permanent magnet actuator model.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.9-22
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• 2004

본 논문에서는 NP-Complete 부류에 속하는 다중 디스크 데이터 배치 문제를 해결하기 위한 병렬 유전자 알고리즘을 제안한다. 이 문제는 디스크 입출력 처리의 병렬성이 극대화되도록 Binary Cartesian Product File의 데이터 블록들을 디스크어레이에 배치하는 방식을 찾는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었던 DAGA 방식은 순차 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로서, 이전에 제안되었던 다른 방식에 비해 디스크 수에 대한 제약을 없애면서도 우수한 결과를 제공함을 보여 주었으나 시뮬레이션 시간이 너무 커서 큰 용량의 데이터 구성에 대한 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DAGA의 시뮬레이션 시간 단축을 위한 방식으로서, 2차원 토러스(2-Dimension Torus) 기반 병렬 유전자 알고리즘(ParaDAGA)을 제안한다. ParaDAGA는 분산 객체 모형을 기반으로 설계되었으며, 단일 프로세서 시스템에서 구현된 병렬처리 컴퓨터 시뮬레이터에서 수행되도록 구현하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여, ParaDAGA의 시뮬레이션 변수 값이 결과에 주는 영향을 분석하였고, ParaDAGA 방식이 DAGA 방식에 비해 우수한 결과를 제공할 수 있는지를 실험하였다. 실험 결과는 ParaDAGA 방식이 순차 알고리즘인 DAGA보다 알고리즘 수행 시간 뿐 아니라, 찾아낸 결과도 우수함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권1호
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• pp.53-56
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• 2006

유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 성질에 기반을 둔 알고리즘으로 기존 방법으로는 쉽게 해결할 수 없는 어려운 문제에서도 성공적으로 적용되었다. 기존의 유전 알고리즘은 해 집단이 큰 경우 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 병렬 유전 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 기존의 유전 알고리즘의 확장이라 할 수 있다. 병렬 유전 알고리즘에서 중요한 요소는 이주와 유전 연산으로 이를 적절하게 설계함으로서 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 기존의 병렬 유전 알고리즘을 개선하고자 한다.

• Composites Research
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• 제21권1호
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• pp.30-39
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• 2008

본 논문에서는 기존의 유전자 알고리즘을 대신하여 병렬 마이크로 유전자 알고리즘을 사용한 복합재료 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 마이크로 유전자 알고리즘은 한 세대 당 보통 5개의 개체로 해를 탐색한다 비록 세대를 구성하는 인구수는 적지만 공칭수렴 판단과 재초기화 과정을 통해 다양성을 제공하기 때문에 최적해 탐색이 가능하다. 2가지의 복합재 구조물의 최적화 문제를 가정하고 이를 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 효율성 판단을 위해서 기존의 유전자 알고리즘과 결과를 비교하였다. 두 문제 모두 마이크로 유전자 알고리즘이 비슷한 결과를 도출하면서도 약 70%의 계산량 감소를 보였다. 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 일정 범위 내에서 변하는 하중을 받고 있는 복합재 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 계산 결과 고정된 하중상태 하에서 얻은 최적해보다 하중 변화에 덜 민감한 설계변수를 얻을 수 있었다. 이상의 문제를 통해 다양한 설계변수를 갖는 복합재 적층 구조물의 최적설계의 한 방법으로서 마이크로 유전자 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.51-58
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• 2004

Optimization of engine desist and operation parameters using a genetic algorithm was demonstrated for direct injection diesel engine combustion. A micro genetic algorithm and a modified KIVA-3V code were used for the analysis and optimization of the engine combustion. At each generation of the optimization step the micro genetic algorithm generated five groups of parameter sets, and the five cases of KIVA-3V analysis were to be performed either in series or in parallel. The micro genetic algorithm code was also parallelized by using MPI programming, and a multi-CPU parallel supercomputer was used to speed up the optimization process by four times. An example case for a fixed engine speed was performed with six parameters of intake swirl ratio, compression ratio, fuel injection included angle, injector hole number, SOI, and injection duration. A simultaneous optimization technique for the whole range of engine speeds would be suggested for further studies.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.629-633
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• 1998

Proposed here is a parallel genetic algorithm accompanied with intermittent migration among subpopulations. It is intended to maintain diversity in the population for a long period . This method was applied to finding out the global maximum of some multimodal functions for which no other methods seem to be useful . Preferable results and their detailed analysis are also presented.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.481-488
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• 2020

기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.