• Advances in Computational Design
• /
• 제2권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 2017

This paper presents a variant of the Harmony Search Algorithm (HS) and its application to discrete optimization. The main proposed modifications regarding original HS are related to stopping criterion and reinitialization of population, called Harmony Memory. In order to investigate the efficiency of the algorithm, it was applied for obtaining optimal sections of reinforced concrete columns subjected to uniaxial flexural compression. To minimize the cost of the section, the amount and diameters of the reinforcement bars and the dimensions of the columns cross sections were considered as design variables. The obtained results were compared to those generated by other optimization methods. Since, to the examples, Harmony Search reached the same results achieved by Simulated Annealing, some additional analysis are presented in order to compare these methods regarding success rate and number of iterations to reach the optimum.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.401-406
• /
• 2011

복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권7호
• /
• pp.475-484
• /
• 2021

상수관망의 최적설계는 절점의 최소 요구 수압을 만족함뿐만 아니라 관로비용의 최소화 등을 목적으로 한다. 상수관망 설계안의 수는 다양한 관의 배치로 인해 기하급수적으로 증가한다. 상수관망 설계에서 최적화된 설계를 제안하기 위해 다양한 최적화 알고리즘들이 적용되었다. 본 연구에서는 상수관망 최적설계에 자가적응형 매개변수를 개선한 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 적용하였다. 기존 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)의 Hybrid Rate (HR)를 비선형적 HR로 수정하여 성능을 개선하였다. 제안된 MHVCA의 성능을 확인하기 위해 결정변수가 2개 및 30개로 구성된 수학문제와 제약조건이 있는 수학문제에 적용하였다. MHVCA의 적용결과를 검토하기 위해 Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), Vision Correction Algorithm (VCA) 및 HVCA와 비교하였다. 최종적으로 MHVCA를 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 다른 알고리즘들과 비교하였다. 수학문제 및 상수관망 설계 문제에서 MHVCA가 다른 알고리즘들에 비해 좋은 결과를 보여주었다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 문제뿐만 아니라 다양한 수자원공학 문제에 적용하여 좋은 결과를 보여줄 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.115-120
• /
• 2014

PURPOSES : This research describes how to predict the life cycles of fatigue cracking based on NCHRP Report 704 as well as modified harmony search (MHS) algorithm. METHODS : The fatigue cracking regression model of NCHRP Report 704 was used in order to calculate the ESAL (Equivalent Single Axle Load) numbers up to pavement failure, based on using material parameters, composite modulus, and surface pavement thickness. Furthermore, the MHS algorithm was implemented to find appropriate material parameters and other structural conditions given the number of ESALs, which is related to pavement service life. RESULTS : The case studies show that the material and structural parameters can be obtained, resulting in satisfying the failure endurance of asphalt concrete structure, given the number of ESALs. For example, the required ESALs such as one or two millions are targeted to satisfy the service performance of asphalt concrete pavements in this study. CONCLUSIONS : According to the case studies, It can be concluded that the MHS algorithm provides a good tool of optimization problems in terms of minimizing the difference between the required service cycles, which is a given value, and the calculated service cycles, which is obtained from the fatigue cracking regression model.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.630-637
• /
• 2018

본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.314-321
• /
• 2019

본 연구에서 개발된 Self-Adaptive Vision Correction Algorithm (SAVCA)은 광학적 특성을 모방하여 개발된 Vision Correction Algorithm (VCA)의 총 6개의 매개변수 중 자가 적응형태로 구축된 Division Rate 1 (DR1) 및 Division Rate 2 (DR2)를 제외한 Modulation Transfer Function Rate (MR), Astigmatic Rate (AR), Astigmatic Factor (AF) 및 Compression Factor (CF) 등 4개의 매개변수를 변경하여 사용성을 증대시키기 위해 제시되었다. 개발된 SAVCA의 검증을 위해 기존 VCA를 적용하였던 2개 변수를 갖는 수학 문제 (Six hump camel back 및 Easton and fenton) 및 30개 변수를 갖는 수학 문제 (Schwefel 및 Hyper sphere)에 적용한 결과 SAVCA는 비교한 다른 알고리즘 (Harmony Search, Water Cycle Algorithm, VCA, Genetic Algorithms with Floating-point representation, Shuffled Complex Evolution algorithm 및 Modified Shuffled Complex Evolution)에 비해 우수한 성능을 보여주었다. 마지막으로 공학 문제인 Speed reducer design에서도 SAVCA는 가장 좋은 결과를 보여주었다. 복잡한 매개변수 조절과정을 거치지 않은 SAVCA는 여러 분야에서 적용이 가능할 것이다.