• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.217-222
• /
• 2011

Genetic algorithms are one of the most important methods used to solve the Traveling Salesman Problem. Therefore, many researchers have tried to improve the Genetic Algorithm by using different methods and operations in order to find the optimal solution within reasonable time. This paper intends to find a new approach that adopts an improved genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem, and compare with the well known heuristic method, namely, Kohonen Self-Organizing Map by using different data sets of symmetric TSP from TSPLIB. In order to improve the search process for the optimal solution, the proposed approach consists of three strategies: two separate tour segments sets, the improved crossover operator, and the improved mutation operator. The two separate tour segments sets are construction heuristic which produces tour of the first generation with low cost. The improved crossover operator finds the candidate fine tour segments in parents and preserves them for descendants. The mutation operator is an operator which can optimize a chromosome with mutation successfully by altering the mutation probability dynamically. The two improved operators can be used to avoid the premature convergence. Simulation experiments are executed to investigate the quality of the solution and convergence speed by using a representative set of test problems taken from TSPLIB. The results of a comparison between the new approach using the improved genetic algorithm and the Kohonen Self-Organizing Map show that the new approach yields better results for problems up to 200 cities.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제28권1호
• /
• pp.36-43
• /
• 1996

본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.47-67
• /
• 2014

본 연구에서는 시스템적 관점과 공급사슬 구성원들 간의 상호작용을 통한 전략적 관점에서 컨테이너터미널의 물류시스템을 평가하기 위해 공급사슬관리 개념을 적용하였다. 선행연구와 델파이 기법을 이용하여 컨테이너터미널 물류시스템의 SCM 구성요인으로 유연성, 신뢰성, 대응성, 정보공유성을 도출하였고, 세부평가 항목으로 16개 항목을 선정하였다. 컨테이너터미널 물류시스템 구성요인에 대한 평가 결과를 보면, 신뢰성 요인이 0.282으로 가장 높았고, 유연성 요인이 0.273, 대응성 요인이 0.224, 정보공유성 요인이 0.221 순으로 나타났다. 컨테이너터미널 물류시스템의 SCM 구성요소 가중치와 세부평가항목의 가중치를 결합하여 환산 가중치를 산출한 결과를 보면, 유연성 구성요소의 세부항목인 작업 Planning(선석, 야드) 항목의 가중치가 0.081로 컨테이너 터미널의 물류시스템을 평가하는 가장 중요한 요인으로 나타났고, 컨테이너 작업 스케줄의 정확한 이행(선박, 야드) 항목과 장비 적정배분 및 배치(QC, TC, YT)항목이 0.079, 컨테이너 및 선박의 손상 없는 안정적인 작업 항목이 0.071 그리고 장비운전자 숙련도 및 장비예방 정비 항목이 0.070 순으로 분석되었다. 다음으로 양 적하 및 선적정보 항목이 0.064, 작업 모니터링과 오류에 대한 해결 항목이 0.062, 대형선박 작업 가능성 항목이 0.060, 신속한 게이트 반 출입 시스템 항목과 무료 장치기간 제공 항목이 0.057, 내륙운송 연계서비스 항목이 0.055, 컨테이너 작업정보 항목이 0.053, 마지막으로 반 출입 정보 항목과 컨테이너 이력 및 장치정보 항목 그리고 컨테이너(일반, 특수)관리 및 서비스 항목이 0.052 순으로 나타났다.