최근 노인 인구가 증가함에 따라, 이들의 삶의 질에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있으며, 노인들의 건강하고 활기찬 노후를 고려하는 활동적 노후 및 고령친화도시의 개념이 주목받고 있다. 이러한 상황에서 많은 지자체는 노인들이 지역 사회에서 여생을 의미 있게 보낼 수 있도록 다양한 노인여가복지 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 실질적인 노인 수요에 부합하는 서비스 공급이 이루어지지 못하고 있으며, 지역별로 노인여가복지 서비스의 공간적 격차가 발생하고 있는 실정이다. 이는 노인여가복지 입지와 관련하여 체계적인 법적 기준이 부재하기 때문이다. 이에 본 연구는 서울시의 노인여가복지 시설에 대한 수요와 공급의 공간적 불일치성을 탐색하고, 공간 효율성과 형평성을 고려한 노인복지센터의 최적 입지 대안을 제시하고 있다. 연구 결과, 여러 입지 시나리오에 따라 서울시 노인복지센터의 공간적 접근성을 향상시킬 수 있는 다양한 최적 입지 대안들을 제시할 수 있었으며, 향후 노인복지 서비스 공급과 관련한 계획 및 정책에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다

Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.

This paper deals with a vehicle routing problem with resource repositioning (VRPRR) which is a variation of well-known vehicle routing problem with pickup and delivery (VRPPD). VRPRR in which static repositioning of public bikes is a representative case, can be defined as a multi-objective optimization problem aiming at minimizing both transportation cost and the amount of unmet demand. To obtain Pareto sets for the problem, famous multi-objective optimization algorithms such as Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) can be applied. In addition, a linear combination of two objective functions with weights can be exploited to generate Pareto sets. By varying weight values in the combined single objective function, a set of solutions is created. Experiments accomplished with a standard benchmark problem sets show that Variable Neighborhood Search (VNS) applied to solve a number of single objective function outperforms SPEA2. All generated solutions from SPEA2 are completely dominated by a set of VNS solutions. It seems that local optimization technique inherent in VNS makes it possible to generate near optimal solutions for the single objective function. Also, it shows that trade-off between the number of solutions in Pareto set and the computation time should be considered to obtain good solutions effectively in case of linearly combined single objective function.

In this study, a model to optimize residual chlorine concentrations in a water supply system was developed using a multi-objective genetic algorithm. Moreover, to quantify the effects of optimized residual chlorine concentration management and to consider customer service requirements, this study developed indices to quantify the spatial and temporal distributions of residual chlorine concentration. Based on the results, the most economical operational method to manage booster chlorination was derived, which would supply water that satisfies the service level required by consumers, as well as the cost-effectiveness and operation requirements relevant to the service providers. A simulation model was then created based on an actual water supply system (i.e., the Multi-regional Water Supply W in Korea). Simulated optimizations were successful, evidencing that it is possible to meet the residual chlorine concentration demanded by consumers at a low cost.

This paper will present a simulation-optimization model for the scheduling of multi-projects. The objectives of this research include the minimization of value added projects execution cost, project completion time, project tardiness, and underutilization of contracted or outsourced resources. It is the three-phase research. In first phase, a mathematical and simulation models will be developed for multi-objectives. In second phase simulation model will be coupled with genetic algorithm to form a simulation-optimization model. The efficiency of genetic algorithm (GA) will be improved simultaneously with fine-tuning and hybridizing with other algorithms. The third phase will involve the presentation of a numerical example for the real time application of proposed research. Solution of numerical obtained with fine-tuned and hybridized simulation integrated GA will be compared with already available methods of simulation-optimization. This research will be useful for the scheduling of projects to achieve the befits of high profit, effective resource utilization, and customer satisfaction with on time delivery of projects.

초고층 건물의 구조설계시 풍하중에 의한 횡방향 변위를 적절한 값 이내로 줄이는 것이 가장 중요한 문제 중에 하나이다. 이를 위해서 추가적인 감쇠기 및 진동제어장치를 사용하는 방법이 일반적으로 고려되고 있다. 이 때 일반적으로 구조물의 특성은 변화없이 추가되는 제어장치에 대해서만 최적설계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 구조물과 스마트 제어장치의 다목적 통합 최적화를 통하여 추가되는 스마트 제어장치로 인하여 구조물의 물량을 줄일 수 있는 가능성을 검토하였다. 이를 위하여 다이어그리드 구조시스템이 적용된 60층 초고층 건물을 예제 구조물로 선택하였고, 인공 풍하중에 대한 풍응답을 검토하였다. 스마트 제어장치로는 TMD에 MR 감쇠기를 설치한 스마트 TMD를 사용하였다. 구조물의 응답과 구조물량 및 제어장치의 용량을 동시에 줄이는 것이 필요하므로 본 연구에서는 다목적 유전자알고리즘을 적용하였다. 수치해석결과 제어성능목표를 만족시키면서 구조물의 물량과 제어장치의 용량을 적절하게 줄일 수 있는 다양한 설계 최적안을 얻을 수 있었다.

Various computer-based simulation tools such as 3D-CAD and CAE systems are widely used to design automotive body structure at the early phase of design. Designers must search the optimal solution that satisfies a number of performance requirements by usin

The design flexibility and robustness have become key factors to handle various sources of uncertainties at the early phase of design. Even though designers are uncertain about which single values to specify, they usually have a preference for certain val

The computer-based simulation tools are currently used overwhelmingly to simulate the performance of automotive designs. Then, the search for an optimal solution that satisfies a number of performance requirements usually involves numerous iterations amon

The early phase of design intrinsically contains multiple sources of uncertainty in describing design, and nevertheless the decision-making process at this phase exerts a critical effect upon drawing a successful design. This paper proposes a set-based de

본 논문에서는 비선형 지진격리교량의 최적 설계 방법을 제시하였다. 최적설계를 위한 목적함수로는 교각과 지진격리장치의 파괴확률을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 동시에 최적화하는 다수의 해를 효율적으로 검색하고자 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화기법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 다수의 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도 교량의 확률적 응답을 효율적으로 예측할 수 있는 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 실제 교량인 남한강교를 고려하였고, 제안하는 방법과 기존 비선형 시간이력해석을 이용한 생애주기비용 기반 설계법을 각각 적용하여 내진성능을 비교하였다. 내진성능을 비교한 결과, 제시하는 방법이 기존의 비용에 기반한 최적설계보다 우수한 성능 및 경제성을 보임을 검증하였다. 또한, 다양한 지진하중에 대해서도 제안된 방법이 보다 개선된 성능을 보임을 확인하였다.

본 논문에서는 공급 사슬의 다목표 최적화 문제를 다룬다. 복잡한 공급 사슬 모델의 구성은 시뮬레이션 모델링을 이용하고 다목표 최적화를 위한 알고리즘은 유전자 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 사용되는 다목표 유전자 알고리즘은 최근까지 가장 효율적인 방법중의 하나라고 제시된 NSGA-II이며, 이 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 모델의 확률적 공급 사슬 문제에 적용하여 나타나는 결과를 분석하고 방향을 제시한다.

텐세그리티 구조물의 설계를 위한 다목적 최적화 기법이 제시되었다. 구조물의 기하가 먼저 주어지며, 설계변수는 부재력이다. 목적함수는 최대 강성매트릭스에 대한 최저 고유치와 찾고자 하는 목표값으로부터 가장 근접하게 일치하는 부재력이다. 복수의 목적함수 문제가 구속조건을 도입하여 일련의 단일 목적함수 문제로 전환되었다. 본 논문의 타당성을 알아보기 위해 텐세그리티 그리드에 대한 최적해를 구해 보았다.

공학적 설계에 있어 많은 문제들은 몇 가지 목적함수들을 동시에 최소화하여야 할 필요가 있을 경우가 있다. 선박설계에 있어, 종래에는 자재비 경감과 재화중량 증가를 위해 최소중량설계가 구조 설계의 주된 목적이었으나, 값싼 노동력을 내세운 후발 조선국과의 치열한 국제 경쟁을 극복하기 위해서는 보다 경제성 있는 선박 건조 기술 개발이 선행되어야 할 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 다목적함수 최적화기법을 이용한 선체 구조의 보다 합리적인 설계 방안에 대한 연구를 수행하여 실제 건조된 유조선을 대상으로 중량, 건조비 등의 경제성을 비교 평가하였다. 다목적 함수로는 유조선의 중량과 건조비로 하였으며 최적화 기법으로는 확률론적 탐색법인 ES(Evolution Strategies)를 이용하였다. 건조비 모델은 상대 건조비 개념을 도입하였고, 종강도 부재는 선급규정에 의해, 횡강도 및 횡격벽 부재는 직접해석법인 일반화된 경사처짐법을 사용하여 설계에 적용하였다. 다목적함수 최적화 결과로부터 도출된 Pareto 최적 설계점들에 대하여, 요구운임률을 각각 산정함으로써 이들 최적 설계점들 중에서 가장 경제성이 뛰어난 선박 설계 방안을 제시하였다.

D-optimal experimental design was employed to model the effect of mixing factors on several performances of 60MPa high strength self compacting concrete and to numerically calculate the optimal mix proportion considering multi-objective characterizing the four performances like compressive strength, passing ability, segregation resistance and manufacturing cost depending on the factors like water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content, the experiments were made at the total 32 experimental points which reduced comparing with standard experimental design.

NSGAⅡ algorithm was employed to optimize the multi-objective problem to find mixing proportions of 60MPa high strength self compacting concrete, which was implemented numerically on MATLAB to calculate the optimal mix proportion considering multi-objective characterizing the four performances like compressive strength, passing ability, segregation resistance and manufacturing cost depending on the factors like water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content.

Multi-objective optimization using response surface methodology-based surrogate model was employed to find optimal design parameter of TMD installed on structure under the El Centro earthquake. It is found that the RSM based weighted multi-objective optimized damper improves frequency responses and root mean square displacements of the structure without TMD by 31.6% and 82.3% under El Centro earthquake, respectively, and has an equal or higher performance than the conventionally designed dampers with respect to frequency responses and root mean square displacements and when applied to earthquakes.

Multi-objective optimization coupled with GA-ANN Metamodeling Method and NSGAⅡ was implemented to optimize TMD installed on 10 story structure under El Centro earthquake. Layer number and nodes of ANN were optimized by use of genetic algorithm and NSGA-Ⅱalgorithm was applied to solve multi-objective optimization problem prepared by GA-ANN metamodel. It is found that the GA-ANN multi-objective optimized damper improved frequency responses and root mean square displacements of the structure without TMD by 34.7% and 76.4% under El Centro earthquake, respectively.

모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈

본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량