• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
• /
• pp.416-421
• /
• 2008

A Metropolis genetic algorithm (MGA) is a newly-developed hybrid algorithm combining simple genetic algorithm (SGA) and simulated annealing (SA). In the algorithm, favorable features of Metropolis criterion of SA are incorporated in the reproduction operations of SGA. This way, MGA alleviates the disadvantages of finding imprecise solution in SGA and time-consuming computation in SA. It has been successfully applied and the efficiency has been verified for the practical structural design optimization. However, applicability of MGA for the wider range of problems should be rigorously proved through the solution of mathematical optimization problems. Thus, performances of MGA for the typical mathematical problems are investigated and compared with those of conventional algorithms such as SGA, micro genetic algorithm (${\mu}GA$), and SA. And, for better application of MGA, the effects of acceptance level are also presented. From numerical Study, it is again verified that MGA is more efficient and robust than SA, SGA and ${\mu}GA$ in the solution of mathematical optimization problems having various features.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제7권2호
• /
• pp.617-631
• /
• 2000

This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in generalized logit model. It is based on Laplace-Metropolis algorithm intended to propose a simple method for estimating the marginal likelihood of the model. The algorithm then leads to a criterion for the selection of variables. The criterion is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model and it is seen to be a Bayes rule in a sense that it minimizes the risk of the variable selection under 0-1 loss function. Based upon two examples, the suggested method is illustrated and compared with existing frequentist methods.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.27-37
• /
• 2006

모사풀림(SA)의 특징적인 Metropolis 규준을 단순 유전자 알고리즘(SGA)의 재생산 연산과정에 도입함으로써 Metropolis 유전자 알고리즘(MGA)이 개발되고, 구조 설계 최적화에 응용되었다. 이러한 결합을 통하여 MGA는 개체의 다양성을 유지하며, 초기 세대에서 나타날 수 있는 유용한 유전자 정보가 보존될 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안된 MGA는, 국부적 최적해로 조기 수렴하게 되는 SGA의 단점과 정밀한 전역적 최적해를 찾기 위해 수없이 많은 계산을 해야 하는 SA의 단점을 극복하게 되었다 수치예를 통하여 MGA의 성능과 적용성을 재래의 알고리즘들과 비교하고 평가하였다. 특히 MGA의 성능 신뢰성과 강건성을 평가하는 데는 집단 크기와 최대 반복세대수의 효과를 인용하였다. 이론적 고찰과 수치예의 결과로부터, 이 연구에서 개발된 MGA가 효율성과 신뢰성을 갖춘 구조 설계 최적화의 도구로서 평가되었다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제18권9호
• /
• pp.1512-1518
• /
• 2004

Rescaled Simulated Annealing (RSA) has been adapted to solve combinatorial optimization problems in which the available computational resources are limited. Simulated Annealing (SA) is one of the most popular combinatorial optimization algorithms because of its convenience of use and because of the good asymptotic results of convergence to optimal solutions. However, SA is too slow to converge in many problems. RSA was introduced by extending the Metropolis procedure in SA. The extension rescales the state's energy candidate for a transition before applying the Metropolis criterion. The rescaling process accelerates convergence to the optimal solutions by reducing transitions from high energy local minima. In this paper, structural optimization examples using RSA are provided. Truss structures of which design variables are discrete or continuous are optimized with stress and displacement constraints. The optimization results by RSA are compared with the results from classical SA. The comparison shows that the numbers of optimization iterations can be effectively reduced using RSA.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제10권1호
• /
• pp.119-133
• /
• 1999

마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

• 수산해양교육연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.544-551
• /
• 2017

Metaheuristic algorithms are efficient techniques for a class of mathematical optimization problems without having to deeply adapt to the inherent nature of each problem. They are very useful for structural design optimization in which the cost of gradient computation can be very expensive. Among them, the characteristics of simulated annealing and genetic algorithms are briefly discussed. In Metropolis genetic algorithm, favorable features of Metropolis criterion in simulated annealing are incorporated in the reproduction operations of simple genetic algorithm. Numerical examples of structural design optimization are presented. The example structures are truss, breakwater and steel box girder bridge. From the theoretical evaluation and numerical experience, performance and applicability of metaheuristic algorithms for structural design optimization are discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제6권1호
• /
• pp.169-180
• /
• 1999

A Markov Chain Monte Carlo method with development of computation is used to be the software system reliability probability model. For Bayesian estimator considering computational problem and theoretical justification we studies relation Markov Chain with Gibbs sampling. Special case of GOS with Superposition for Goel-Okumoto and Weibull models using Gibbs sampling and Metropolis algorithm considered. In this paper discuss Bayesian computation and model selection using posterior predictive likelihood criterion. We consider in this paper data using method by Cox-Lewis. A numerical example with a simulated data set is given.

• 응용통계연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.261-274
• /
• 1997

기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권7호
• /
• pp.43-50
• /
• 2022

Continuous development is the key of development issue in developing nations. Smart city measurement is prevalently carried through in the cities in which the nations have been classified as industrialized countries. In addition, cities in Europe becomes the models of smart city system. Smart city concept used in the cities in Europe applies six predominant features i.e. smart economic, smart mobility, smart environment, smart people, smart living, and smart governance. This paper focuses on figuring out city' development strategy in developing nations particularly Indonesia in regard with European Framework by way of Multi Expert Multi Criterion Decision Making (ME-MCDM). Recommendation is resulted from the tests using the data collected from one of the metropolis cities in Indonesia, whereby issuing recommendation must firstly implement smart education, secondly communication, thirdly smart government, and fourthly smart health, as well as simultaneously implement smart energy and smart mobility.

• 응용통계연구
• /
• 제11권2호
• /
• pp.377-387
• /
• 1998

컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.