• 제목/요약/키워드: genetic problem-solving

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공급사슬 네트워크 설계를 위한 협력적 공진화 알고리즘에서 집단들간 상호작용방식에 관한 연구 (A Study on Interaction Modes among Populations in Cooperative Coevolutionary Algorithm for Supply Chain Network Design)

  • 한용호
    • 경영과학
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    • 제31권3호
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    • pp.113-130
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    • 2014
  • Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.

유전자알고리즘의 성능향상을 위한 선택적 돌연변이 (Selective Mutation for Performance Improvement of Genetic Algorithms)

  • 정성훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권2호
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    • pp.149-156
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    • 2010
  • 유전자알고리즘의 조숙수렴현상(premature convergence phenomenon)은 유전자알고리즘의 성능을 크게 저하시키기 때문에 이 문제를 해결하는 것이 성능향상에 크게 영향을 준다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 조숙수렴현상을 완화하여 성능을 향상시키기 위한 선택적 돌연변이 방법을 제안한다. 선택적 돌연변이에서는 유전자알고리즘 개체의 등급에 따라서 염색체의 특정영역에 비트를 추가적으로 돌연변이 시킨다. 이렇게 함으로서 등급이 낮은 개체는 표현형 상에서 많은 변화가 일어나고 등급이 높은 개체는 작은 변화가 일어나게 된다. 결국 좋은 개체는 그 주변을 세부적으로 탐색하며 좋지 못한 개체는 새로운 영역을 탐색할 기회가 높아지게 되어 조숙수렴현상을 완화하면서 성능향상을 꾀할 수 있게 된다. 성능향상을 측정하기 위하여 4개의 대표적 함수 최적화 문제에 적용해서 제안한 방법의 성능을 측정하였다. 실험결과 기존의 유전자알고리즘보다 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

2기준 네트워크 설계를 위한 새로운 인코딩 방법을 기반으로 하는 유전자 알고리즘 (A Genetic Algorithm with a New Encoding Method for Bicriteria Network Designs)

  • 김종율;이재욱;현광남
    • 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.

An Efficient Channel Selection and Power Allocation Scheme for TVWS based on Interference Analysis in Smart Metering Infrastructure

  • Huynh, Chuyen Khoa;Lee, Won Cheol
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제18권1호
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    • pp.50-64
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    • 2016
  • Nowadays, smart meter (SM) technology is widely effectively used. In addition, power allocation (PA) and channel selection (CS) are considered problems with many proposed approaches. In this paper, we will suggest a specific scenario for an SM configuration system and show how to solve the optimization problem for transmission between SMs and the data concentrator unit (DCU), the center that collects the data from several SMs, via simulation. An efficient CS with PA scheme is proposed in the TV white space system, which uses the TV band spectrum. On the basic of the optimal configuration requirements, SMs can have a transmission schedule and channel selection to obtain the optimal efficiency of using spectrum resources when transmitting data to the DCU. The optimal goals discussed in this paper are the maximum capacity or maximum channel efficiency and the maximum allowable power of the SMs used to satisfy the quality of service without harm to another wireless system. In addition, minimization of the interference to the digital television system and other SMs is also important and needs to be considered when the solving coexistence scenario. Further, we propose a process that performs an interference analysis scheme by using the spectrum engineering advanced Monte Carlo analysis tool (SEAMCAT), which is an integrated software tool based on a Monte-Carlo simulation method. Briefly, the process is as follows: The optimization process implemented by genetic evolution optimization engines, i.e., a genetic algorithm, will calculate the best configuration for the SM system on the basis of the interference limitation for each SM by SEAMCAT in a specific configuration, which reaches the solution with the best defined optimal goal satisfaction.

특징기반 플라스틱 사출제품을 위한 하이브리드 인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 비용 평가 방법 (A Hybrid Artificial Neural Network and Genetic Algorithm based Cost Estimation Approach for Feature-based Plastic Injection Products)

  • 서광규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.2963-2968
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    • 2011
  • 플라스틱 사출 제품은 다양한 가전제품과 하이테크 제품에 널리 사용되고 있다. 그러나 플라스틱 사출 제품 제조업자들은 고객을 만족시키면서 경쟁력을 얻기 위하여 다른 경쟁자들보다 먼저 새로운 제품을 시장에 출시하고 신제품의 개발기간을 줄이기 위한 노력을 할 여유가 부족하다. 따라서 무한 경쟁의 시장에서 살아남기 위해서는 제조업자들은 시장 마켓 점유를 빠르게 올리는 것과 동시에 제품의 가격 경쟁력을 가져야 한다. 본 연구에서는 하이브리드 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 특징기반 플라스틱 사출제품의 비용 평가 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 플라스틱 사출제품의 비용평가절차와 계산을 위해 필요로 하는 변수들을 극적으로 간단하게 하고 줄일 수 있다. 사례연구는 제안하는 모델이 플라스틱 사출 제품의 개발단계에서의 비용평가문제를 해결하는데 효율성과 효과성이 있음을 입증한다.

공학설계 최적화 문제 해결을 위한 GA-VNS-HC 접근법 (GA-VNS-HC Approach for Engineering Design Optimization Problems)

  • 윤영수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.37-48
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    • 2022
  • 본 연구에서는 공학설계 최적화 문제 해결을 위한 혼합 메타휴리스틱(Hybrid Meta-heuristic) 접근법을 제안된다. 공학 설계 최적화 문제는 다양한 형태의 변수를 가지며, 복잡한 제약조건들하에서 그 최적해를 구하는 문제로 이미 많은 기존 연구들을 통해 다양한 접근법들이 개발되어져 왔다. 하지만 그 효율성은 아직까지 크게 개선되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 효율성을 개선하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 제안된 혼합 메타휴리스틱 접근법은 탐색 공간에 대한 전역적 탐색을 위해 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA) 접근법, 지역적 탐색을 위해 변동이웃탐색(Variable Neighborhood Search: VNS) 접근법과 언덕오르기(Hill Climbing: HC) 접근법을 혼합(GA-VNS-HC)하였다. 사례 연구에서는 다양한 형태의 공학설계 최적화 문제를 이용하여 본 연구에서 제안한 GA-VNS-HC 접근법의 우수성을 입증하였다.

GA-Hard 문제를 풀기 위한 공진화 모델 (Co-Evolutionary Model for Solving the GA-Hard Problems)

  • 이동욱;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.375-381
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    • 2005
  • 일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

가시권 문제를 위한 공간최적화 기법 비교 연구 (Comparison of Spatial Optimization Techniques for Solving Visibility Location Problem)

  • 김영훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.156-170
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    • 2006
  • 지형분석에서 최대가시권역 확보 문제는 지리정보시스템 (GIS)의 가시권 분석에서 가장 널리 활용되어 오고 있는 공간분석 방법이다. 그러나 한정된 자원과 제약 조건하에서 최대 가시권역을 확보하는 지점을 탐색하는 공간 문제는 연산 과정이 복잡하고 이미 개발된 알고리즘의 경우, 본 연구의 알고리즘과 차이가 있고 최대가시권역 문제 해결에 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최대 가시권역 문제를 GIS상의 공간 최적화 문제의 하나로 정의하고 이를 해결하기 위하여 전통적인 시설물 입지 분석 알고리즘과 새로운 탐색 방법으로 일반적으로 비공간적 최적화 문제를 위해 개발, 제안되어 온 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법을 가시권 분석 문제에 적합하도록 개발하여 적용하였다. 이들 알고리즘의 적용 가능성과 성능 비교를 위해서 본 논문에서는 다양한 탐색 조건에 대한 각 알고리즘간의 가시권의 해 (visibility solution)를 비교하고, 알고리즘의 탐색 안정성 (algorithmic consistency of solution values)을 통해서 최대가시권역 탐색에 적합한 기법들의 특징을 살펴보고자 하였다. 비교 결과, 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법의 상대적 우수성과 GIS가시권 분석의 활용 가능성이 발견되었고, 향후 복잡하고 복합적인 최대 가시권역 분석을 위해서 보다 향상된 탐색 알고리즘 개발의 필요성과 이를 통한 차세대 GIS가시권 공간분석 기법 개발을 제안하고자 하였다.

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인지 기반 MB-OFDM UWB 시스템에서의 간섭 회피 기술 (Interference Avoidance Technology in Cognitive Based MB-OFDM UWB System)

  • 성태경;원영수;조형래
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.677-687
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    • 2008
  • 본 논문에서 제안한 무선 인지 기반 초광대역(UWB) 시스템은 주파수 자원 이용 효율성을 높이기 위한 주파수 공유 기술인 UWB와 무선 인지 기술이 결합된 기술로, 본 논문에서는 무선 인지 기술을 이용하여 타 시스템과의 간섭을 회피하여 성능 향상을 보임을 확인하고자 한다. 본 논문에서는 타 통신 시스템과의 간섭 문제를 해결하기 위하여 무선 인지 기술을 MB-OFDM UWB 시스템에 적용하였으며, 간섭 신호 측정을 위한 방안으로는 FCC에서 제안한 간섭 온도 모델을 사용하였다. 간섭 온도 측정을 통해 시스템의 채널 용량을 계산한 후 간섭 상황을 해결하는 방안을 제안한다. 계산 과정의 인지 엔진의 연산 알고리즘으로는 유전 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 현재 문제시될 수 있는 UWB 통신 시스템에서의 간섭 문제를 해결하는데 좋은 효과가 있음을 확인하였다.

UWB 시스템에서의 간섭회피기술에 관한 연구 (A Study on Interference Avoidance Technology in UWB System)

  • 곽민길;성태경;김철성;김동식;원영수;조형래
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.74-79
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    • 2008
  • 본 논문에서 제안한 무선인지 기반 초광대역(UWB) 시스템은 주파수 자원 이용 효율성을 높이기 위한 주파수 공유기술인 UWB와 무선인지 기술이 결합된 기술로, 본 논문에서는 무선인지 기술을 이용하여 타 시스템과의 간섭을 회피하여 성능향상을 보임을 확인하고자 한다. 본 논문에서는 타 통신 시스템과의 간섭문제를 해결하기 위하여 무선인지 기술을 UWB 시스템에 적용하였으며, 간섭 신호 측정을 위한 방안으로는 FCC에서 제안한 간섭온도 모델을 사용하였다. 간섭온도 측정을 통해 시스템의 채널 용량을 계산한 후 간섭 상황을 해결하는 방안을 제안한다. 계산과정의 인지 엔진의 연산알고리즘으로는 유전알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 국내환경에 적합한 인지 기술로 UWB 통신 시스템의 간섭 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.

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