• Structural Engineering and Mechanics
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• 제10권4호
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• pp.313-336
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• 2000

The focus of this paper is on the development and implementation of a methodology for automated design of discrete structural systems. The research is aimed at utilizing Genetic Algorithms (GA) as an automated design tool. Several key enhancements are made to the simple GA in order to increase the efficiency, reliability and accuracy of the methodology for code-based design of structures. The AISC-ASD design code is used to illustrate the design methodology. Small as well as large-scale problems are solved. Simultaneous sizing, shape and topology optimal designs of structural framed systems subjected to static and dynamic loads are considered. Comparisons with results from prior publications and solution to new problems show that the enhancements made to the GA do indeed make the design system more efficient and robust.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.101-117
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• 2007

본 논문에서는 연결성, 신뢰성, 교통량 제약조건을 만족하는 최소 비용의 소형궤도차량 선로네트워크를 설계하기 위한 유전알고리즘을 제안한다. 소형궤도차량 시스템은 다수의 자동화된 차량들이 공중에 설치된 선로네트워크를 따라 움직이는 신개념 교통 시스템이다. 주어진 역의 위치와 역간 교통량 수요에 대해 최적의 선로네트워크를 구하는 문제는 소형궤도차량 시스템에 관련된 가장 중요한 문제 가운데 하나이다. 본 논문에서는 선로네트워크를 방향성 링크를 갖는 그래프로 표현하고 그 비용과 연결성, 신뢰성, 교통량을 수식화하였다. 이렇게 주어진 네트워크 성능지표를 바탕으로 선로네트워크 설계 문제에 적절한 연산자들로 구성된 유전알고리즘을 제안한다. 이 연산자들은 안정상태 선택 연산자, 수리 알고리즘, 방향성이 있는 돌연변이 연산자를 포함한다. 제안된 유전알고리즘의 적절한 변수를 결정하고 그 성능을 타 알고리즘과 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 최대 210개의 링크를 갖는 선로네트워크에 대해 수행된 실험결과는 제안된 유전알고리즘이 적절한 시간 내에 만족스러운 해를 구할 수 있음을 보인다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권4호
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• pp.451-460
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• 2012

Natural disasters often lead to regional failures that can cause network nodes and links co-located in a large geographical area to fail. Novel approaches are required to assess the network vulnerability under such regional failures. In this paper, we investigate the vulnerability of networks by considering the geometric properties of regional failures and network nodes. To evaluate the criticality of node locations and determine the critical areas in a network, we propose the concept of ${\alpha}$-critical-distance with a given failure impact ratio ${\alpha}$, and we formulate two optimization problems based on the concept. By analyzing the geometric properties of the problems, we show that although finding critical nodes or links in a pure graph is a NP-complete problem, the problem of finding critical areas has polynomial time complexity. We propose two algorithms to deal with these problems and analyze their time complexities. Using real city-level Internet topology data, we conducted experiments to compute the ${\alpha}$-critical-distances for different networks. The computational results demonstrate the differences in vulnerability of different networks. The results also indicate that the critical area of a network can be estimated by limiting failure centers on the locations of network nodes. Additionally, we find that with the same impact ratio ${\alpha}$, the topologies examined have larger ${\alpha}$-critical-distances when the network performance is measured using the giant component size instead of the other two metrics. Similar results are obtained when the network performance is measured using the average two terminal reliability and the network efficiency, although computation of the former entails less time complexity than that of the latter.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.963-973
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• 2005

인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있으며 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다. 하지만, 광케이블의 고비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되는 광대역 통신 네트워크의 2기준 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 유전자 알고리즘을 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$수(PN)와 클러스터 스트링으로 구성되는 새로운 인코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 제안한 유전자 알고리즘이 계산 시간뿐만 아니라 파레토 최적성의 관점에서도 보다 효율적이며 효과적인 방법이라는 것을 수치예를 통해 살펴본다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권8호
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• pp.471-480
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• 2003

The design of a measurement system to perform Harmonic State Estimation (HSE) is a very complex problem. Among the reasons for its complexity are the system size, conflicting requirements of estimator accuracy, reliability in the presence of transducer noise and data communication failures, adaptability to change in the network topology and cost minimization. In particular, the number of harmonic instruments available is always limited. Therefore, a systematic procedure is needed to design the optimal placement of measurement points. This paper presents a new HSE algorithm which is based on an optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) which is widely used in areas such as: optimization of the objective function, learning of neural networks, tuning of fuzzy membership functions, machine learning, system identification and control. This HSE has been applied to the Simulation Test Power System for the validation of the new HSE algorithm. The study results have indicated an economical and effective method for optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) in the Harmonic State Estimation (HSE).