• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 18 Nov. 1994
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• pp.121-125
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• 1994

본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.71-79
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• 1998

본 논문은 유전알고리즘과 random tabu 탐색법을 조합한 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 유전알고리즘과 전역적인 최적해에 대한 탐색능력이 우수하고, random tabu 탐색법은 최적해에의 수렴속도가 매우 빠른 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장점을 이용해서 수렴정도와 수렴속도가 더욱 향상된 최적알고리즘을 제안하여 알고리즘의 수렴성능을 조사하고, 실제 최적화문제로서 지진응답을 최소로 하기위한 배관지지대의 최적배치문제에 적용하여 기존의 방법과 비교를 통하여 유용성을 검토하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.645-653
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• 2002

발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.80-87
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• 2003

본 논문은 경험적인 탐색방법인 Reactive Tabu Search를 배전계통의 최적 재구성에 적용하였다. 일반적으로 Tabu search는 기울기가 감소하는 방향으로 탐색을 하기 때문에 적은 계산 시간으로 좋은 해를 얻을 수 있지만 초기의 계통 구성에 따라 수렴의 특성이 좌우되어 전역적인 최소해를 찾기가 어려운 단점이 있다 반면 RTS(Reactive Tabu search)는 reaction과 escape 메커니즘을 제공함으로써 파라미터 선정을 자동적으로 적응시키는 것이 가능하여 계통의 초기 구성에 관계 없이 전역적인 해를 적은 계산량으로도 찾을 수 있다. 렬 연구에서는 RTS의 reaction과 escape메커니즘 구현을 위하여 해싱 함수를 이용하였고 또한 제시된 방식을 32모선에 적용, 기존의 참고문헌과 비교함으로써 그 유용성을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권5호
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• pp.323-330
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• 2004

In this paper, we propose a design method of PID controller using an improved Tabu Search. Tabu Search is improved by neighbor solution creation using Gaussian random distribution and generalized Hermite Biehler Theorem for stable bounds. The range of admissible proportional gains are determined first in closed form. Next the optimal PID gains are selected by improved Tabu Search. The results of Computer simulations represent that the proposed Tabu Search algorithm shows a fast convergence speed and a good control performance.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권5호
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• pp.798-806
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• 2003

Structural optimization has been carried out in continuous or discrete design space. Methods for continuous design have been well developed though they are finding the local optima. On the contrary, the existing methods for discrete design are extremely expensive in computational cost or not robust. In this research, an algorithm using tabu search is developed fur the discrete structural designs. The tabu list and the neighbor function of the Tabu concepts are introduced to the algorithm. It defines the number of steps, the maximum number for random searches and the stop criteria. A tabu search is known as the heuristic approach while genetic algorithm and simulated annealing algorithm are attributed to the stochastic approach. It is shown that an algorithm using the tabu search with random moves has an advantage of discrete design. Furthermore, the suggested method finds the reliable optimum for the discrete design problems. The existing tabu search methods are reviewed. Subsequently, the suggested method is explained. The mathematical problems and structural design problems are investigated to show the validity of the proposed method. The results of the structural designs are compared with those from a genetic algorithm and an orthogonal array design.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.234-236
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• 2003

본 논문에서는 Tabu 탐색법을 이용하여 UPFC용 퍼지 댐핑 제어기를 설계하였다. 또한 UPFC가 장착된 1기 무한대 계통에 대한 Dynamic 모델을 유도하였고, 기존에 순차적인 해석 방법의 문제점을 해결하였다. 경험적 최적화알고리즘인 Tabu 탐색법을 이용하여 UPFC용 퍼지 댐핑 제어기의 입 출력 이득을 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 1기 무한대 계통에 적용하여 비선형 시뮬레이션을 수행하였다. 이때 설계한 UPFC용 퍼지 댐핑 제어기는 사례계통의 운전 조건에 대해서 기존의 제어기보다 더 나은 제어 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.83-91
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• 1995

본 연구에서는 종래에 학습법으로 널리 이용되고 있는 역전파학습법의 문제점으로 지적되어 온 학습에 많은 시간이 걸리는 점과 국소적 최적해에 해가 수렴하여 오차가 충분히 작게 되지 않는 등의 문제점을 해결하기 위해, Hu에 의해 고안된 random tabu 탐색법을 이용하여 신경회로망의 연결강도를 최적화하는 학습알고리즘을 새로이 제안하였다. 그리고 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 기존의 역전파학습법과 학습상수 $, $에 tabu탐색법을 이용한 결과와 비교 검토하여 본 방법이 국소적 최적해에 수렴하지 않고 수렴정도를 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.382-384
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• 2000

산업의 발달에 따라 배전계통의 자동화가 서서히 자리 매김하고 있다. 이에 따라 배전계통에서 발생하는 사고를 계통의 상태와 신뢰도를 동시에 만족시키고, 빠른 시간 내에 복구하는 문제는 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 배전계통 사고복구 문제는 많은 개폐기들의 조합에 의해 구성되어 있고, 계통의 구성상태 와 연계선로의 예비력 등 많은 제약조건들로 인하여 사고복구에 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 유전 알고리즘과 Tabu Search (TS) 기법을 이용하여 계통의 사고 후 선로손실과 신뢰도손실을 최소로하는 배전계통 사고복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 전역 최적해 탐색 및 여러 해의 동시 탐색이 가능한 유전알고리즘과 전역적 탐색은 약하지만 빠른 시간 내의 국부적 탐색(local search)이 우수한 TS를 서로 연계한 알고리즘의 우수성을 계통의 모의실험을 통하여 증명하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.429-434
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• 2003

본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.