Traveling salesman problem is to minimize the total cost for a traveling salesman who wants to make a tour given finite number of cities along with the cost of travel between each pair them, visiting each cities exactly once before returning home. Traveling salesman problem is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study suggests a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for traveling salesman problem The suggested algorithm combines parallel genetic algorithm, nearest neighbor search, and 2-opt. The suggested algorithm has been tested on 7 problems in TSPLIB and compared the results of existing methods(heuristics, meta-heuristics, hybrid, and parallel). Experimental results shows that HPGA could obtain good solution in total travel distance minimization.

Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determin

본 연구에서는 실수코딩 유전자알고리즘을 이용하여 정적풍하중을 추정하는 과정에서 중요한 요소인 측정센서의 개수와 위치가 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 영향을 분석하는 방법은 수치적인 방법을 이용하며 실수코딩 유전자알고리즘을 이용한 해석후의 실제 풍하중 추정정도의 정확도에 따라 측정센서의 개수와 위치에 의한 영향을 평가하였다. 첫 단계로써 코드에 따른 정적풍하중을 생성하여 30층 구조물에 대한 각 층의 풍하중, 전단강 성행렬, 정적변위를 구한 후 다음 단계로써 유전자알고리즘을 이용하여 센서의 개수와 위치에 따라 구조물의 응답을 사용하여 풍하중을 추정하였다. 유전자알고리즘의 목적함수는 실제풍하중과 또는 실제풍하중과 유사하게 생성한 풍하중을 이용하여 만들 수 있다. 본 연구에서는 센서의 개수와 위치에 따른 각 변수의 최단시간 도출에 대한 내용을 분석하는데 중점을 두어 실제풍하중을 목적함수로 이용하였다.

This paper considers how the optimal export level is influenced by export risk, the degree of risk-averseness for exporting firms, and those firms' cost structure. In addition, export insurance is incorporated into some simple theoretical model to analyze

본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.

본 연구에서는 방향벡터(direction vector)를 이용한 지역 탐색법과 유전자 알고리즘을 결합한 새로운 알고리즘인 D-GA를 제안한다. 새로운 개체(individual)를 찾기 위한 방향벡터로는 진화과정 중에 습득되는 정보를 활용하기 위한 학습방향벡터(Loaming direction vector)와 진화와는 무관하게 한 개체의 주변을 탐색하는 랜덤방향벡터(random direction vector) 등 두 가지를 구성하였다. 그리고, 10 부재 트러스 설계 문제에 단순 유전자 알고리즘과 D-GA를 적용하여 최적화를 수행하였고, 그 결과를 비교 검토함으로써 단순 GA에 비하여 D-GA의 정확성 및 효율성이 향상되었음을 확인하였다.

이 논문에서는 철근콘크리트 프레임 구조물을 대상으로 직접탐색기법을 도입하여 보다 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계 기법을 제안하고 있다. 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 다양한 초기 가정 단면을 발생시키고, 이로부터 도출되는 각 설계 부재력 조건에 대해 미리 구성한 설계 단면 데이터베이스(DB)를 기반으로 회귀분석과 직접탐색을 이용하여 최적해를 도출한 후 여러 세대에 걸쳐 누적된 결과로부터 전역 최적해(global minimum)를 선택하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 유전자 알고리즘만을 이용할 경우 전역 최적해에 도달하기까지 수렴성이 떨어져서 그 결과 해의 적합도(Fitness)가 저하되는 단점을 보완하여 빠른 수렴성과 함께 최종해의 경제성에서도 향상된 결과를 보인다. 또한, 작용 하중 조건 하에서 전 부재가 최대의 효율로 저항함으로써 보다 경제적인 설계가 되도록 하기 위하여 비선형 해석을 수행하여 도출된 부재력을 바탕으로 설계 단면을 결정하였으며, 제안된 알고리즘을 예제 구조물에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.

전단빌딩에 발생한 손상 추정에 있어서 대상 구조물의 물성치를 가정하고 이상화한 모델을 이용한 역해석이 필요하다. 강성행렬을 이용하는 고전적인 손상추정 방법에 비해 유연도 행렬을 이용한 손상추정은 구조물의 저차모드를 이용하기 때문에 비교적 정확한 값을 계산할 수 있기 때문에 더 효과적으로 알려져 있다. 이 논문에서는 손상추정을 위한 알고리즘으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 도입하였고, 구조 응답에서 취득할 수 있는 유연도 행렬을 이용하여 역해석을 통한 손상추정 기법을 소개하고 있다. 제안된 손상추정 기법은 전단빌딩의 강성에 대한 정확한 정보가 없는 상황에서 전단빌딩의 손상으로 인한 실제 강성변화량을 추정하도록 하였다. 더불어 open source code인 OPENSEES를 이용하여 전단빌딩 수치해석을 통해 제안된 손상추정 기법의 효율성을 검증하였다.

인접 구조물의 지진응답 제어를 위한 비선형 감쇠시스템의 최적 설계 방법에 관하여 연구하였다. 최적 설계를 위한 목적 함수로는 구조물의 응답과 감쇠기의 총 사용량을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 합리적인 수준에서 동시에 최소화하는 해를 구하기 위하여 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화 방법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도, 비선형 이력감쇠기로 연결된 구조물의 지진응답을 효율적으로 평가하기 위하여 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 20층과 10층의 인접 빌딩을 고려하였으며, 두 빌딩을 연결하는 비선형 감쇠시스템으로는 입력전압의 크기에 따라 변화하는 감쇠성능을 보이는 MR 감쇠기를 도입하였다. 제시하는 방법을 통하여 MR 감쇠기의 각 층별 최적 개수 및 감쇠용량을 결정할 수 있었으며, 이는 일반적인 균등분포 시스템에 비해 유사한 제어성능을 보이면서도 훨씬 경제적이었다. 또한, 인접구조물간 충돌에 대하여도 확률적으로 안정적인 거동을 보임을 검증하였으며, 제시하는 방법이 준능동 제어시스템의 최적 배치를 결정하기 위한 설계문제에도 적용할 수 있음을 보였다.

This paper discusses a scheduling problem on object-oriented developments over multiple teams with limited resources in matrix organization. The objective of the problem is to minimize the makespan of overall projects. There are tangible and intangible advantages such as efficient resource share, improvement of productivity, development efforts and cost reduction, etc. by dispatching resources properly to the development teams. Traditionally, the project scheduling has been done with a manager's intuition or heuristic. We present a scheduling model with illustrative examples, stochastic search approach, and apply a variety of problems generated randomly to the approach. The results are analysed.

유전자 알고리즘을 이용하여 구조물의 지진응답해석에 사용할 인공 가속도시간이력을 작성하는 방법을 제시한다. 유전자 알고리즘을 적용하기 위해서 유전원질에 해당되는 결정변수로서 응답스펙트럼 값을 계산할 진동수를 결정하고, 산술평균 교차연산자와 산술비 돌연변이연산자를 제안한다. 이들 연산자와 전형적인 단순 교차연산자를 사용하여 설계응답스펙트럼에 부합하는 인공 지진파 작성에 사용한다. 또한 작성된 인공 가속도시간이력은 실제 계측되는 지진파의 몇 가지의 외형적 특성을 가져야 하므로 이를 고려한 인공 가속도시간이력이 작성되도록 한다. 이 외형적 특성으로는 가속도시간이력의 포락형태, 지진파의 2수평성분간의 상관관계, 지반의 최대가속도 - 최대속도 - 최대변위 관계 등이다.

이 연구에서는 인접한 두 빌딩의 진동제어를 위한 방법으로 선형 점성 감쇠기의 위치별 용량의 최적설계방법을 제시하고자 한다. 기존 연구들에서는 감쇠기의 균등분포 또는 층별 감쇠비의 민감도에 비례하는 분포의 가정 하에서의 준최적(suboptimal) 설계문제를 다룬 반면, 이 연구에서는 감쇠기의 위치별 용량을 독립적인 설계인자로 고려함으로써 전역 최적해를 결정하는 최적화기법을 다루었다. 이를 위하여 넓은 영역에서 다수의 설계변수를 효율적으로 검색할 수 있는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하였으며, 제어 성능 및 감쇠용량에 대한 목적함수의 정의를 달리함으로써 얻어지는 여러 최적설계 결과를 상호 비교하여 보다 최적의 해를 구할 수 있는 목적함수를 정립하였다. 기존 연구결과와의 제어성능 및 감쇠용량의 비교를 통하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다. 아울러 서로 상이한 주파수 성분을 띄는 실제 역사지진에 대한 시간이력해석을 통하여 제시하는 방법이 인접 구조물의 효과적인 제진설계방법이 될 수 있음을 입증하였다.

  The main objective of this study is to find out the shortest path of the vehicle routing problem with time window constraints by using both genetic algorithm and heuristic. Hard time constraints were considered to the vehicle routing problem in this sug

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.

교통량, 속도, 차종 등으로 대표되는 교통자료는 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 교통자료를 기준으로 해당 도로의 장래 서비스수준을 예측하며, 신설 및 확장될 도로의 기하구조가 결정되기 때문이다. 1985년 이후부터 건설교통부에서는 일반국도에 대해서 수시 교통량 조사와 상시 교통량 조사를 병행하고 있다. 이러한 교통조사는 일반국도와 일반국도 또는 일반국도와 고속국도가 만나는 네트웍 상의 노드를 중심으로 교통조사 구간을 설정하고, 이들 교통조사 구간에 대해서 교통량 조사를 수행하고 있다. 이러한 교통조사구간 설정 방법은 주요 도로가 만나는 결절점 사이의 구간에서는 교통량 변화패턴이 유사하다는 것을 전제로 하고 있다. 최근 우회도로의 신설, 중앙분리대 설치 등의 도로 기하구조 및 교통 시설물의 설치로 인하여 기존 구간의 특성이 변화되었다. 따라서 전국 일반국도를 대상으로 교통조사 구간의 유사성을 평가하여 국도의 동질성 구간에 대한 분석을 수행하였다. 유사성 평가를 위해서는 유전자 알고리즘을 적용한 모형을 구축하고, 모형의 적용을 통해 교통조사 구간을 정의하였다.

최적화 문제는 일반적으로 복수개의 목적식을 가지며, 이러한 목적식들의 대부분은 서로 충돌한다. 즉, 한 개의 목적식을 최적화하면 다른 목적식들은 최적화되지 못한다. 그러므로 하나의 목적식을 최적화하는 결정변수들이 다른 목적식들을 동시에 최적화시키기가 매우 어렵다. 따라서 최적화 개념도 하나의 목적식을 고려하는 경우와는 다른 관점에서 고려해야 한다. 본 연구에서는 다목표 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 실수코딩 유전자 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 효율 평가를 위해서 다목표 유전자 알고리즘에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 MOGA 기법과 비교한다. 제시되는 다목표 실수코딩 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 목적식을 평가하기 위한 적합도 함수를 제안하며, 목적식들을 만족하는 다양한 파레토 최적 집합을 구축하기 위한 방안을 제시한다. 개발된 다목표 최적화 알고리즘과 MOGA 기법의 효율 평가를 위해 두 알고리즘이 파레토 최적해의 집합을 어떻게 구성하는지 비교한다. 실수코딩 유전자 알고리즘의 실험을 위해 교배연산자는 단순교배 기법을 사용하고 돌연변이 연산자는 균등돌연변이 기법을 사용한다.

In this paper, we optimize simulation model of a manufacturing system using the real-coded genetic algorithm. Because the manufacturing system expressed by simulation model has stochastic process, the objective functions such as the throughput of a manufa

본 연구는 기계고장 시 대체경로를 고려한 새로운 유사계수와 주어진 기간 내 수요변화를 고려하여 제조 셀을 구성하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구의 방법론은 2단계로 나누어진다. 1단계에서는 기계고장 시 이용 가능한 대체경로를 고려하여 새로운 유사계수를 제시하고 유전자 알고리즘을 활용하여 부품 군을 식별하는 것이다. 셀 응용의 성패를 좌우하는 주요한 요소들 중 하나는 수요변화에 대한 유연성으로서 수요변화, 이용 가능한 기계의 능력 및 납기일에 따라

In this paper, the design problem of local area networks is defined as finding the network topology minimizing cost subject to reliability constraint. The design problem includes issues such as multiple choices of link type for each possible link, multipl

시뮬레이션은 분석적인 방법으로 해결할 수 없거나 표현하기가 어려운 문제를 현실 세계와 최대한 비슷하게 컴퓨터상에서 모델링하고, 결정 변수에 대한 시뮬레이션을 수행하여 수행도 결과를 주는 방법이다. 그러나 시뮬레이션은 시스템 수행도를 최적화할 수 있는 결정 변수의 값을 찾아주지 못하는 단점이 있다. 이러한 시뮬레이션 기법의 문제점을 해결하고자 최적화 기법을 시뮬레이션에 적용하여 사용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 최적해를 탐색시에 개체군을 사용하기 때문에 전역적 해를 찾을 확률이 다른 기법들보다 높은 유전자 알고리즘을 시뮬레이션에 적용시킨다. 본 연구에서는 제약 조건을 갖는 문제에서는 이진 코딩 유전자 알고리즘 보다 효과적이라고 알려진 실수 코딩 유전자 알고리즘을 생산 시스템의 시뮬레이션 최적화에 적용한다. 실수 코딩 유전자 알고리즘의 적용시에 재생산 연산자는 교체를 수반한 잔여확률분포 선택 기법을 사용하고, 교배 연산자는 단순 교배 기법을 사용한다. 돌연변이 연산자는 세대에 따라 탐색 영역을 조절해 줄 수 있는 동적 돌연변이 기법을 사용한다.