A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통 관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화 하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.

This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions

건설공사의 설계와 시공에서 표준화된 이산형 강재단면을 이용하고 있으나, 대부분의 최적화기법에서는 표준강재단면을 사용하기 위해 별도의 이산화 과정을 가지게 되므로 설계결과의 최적성을 보장할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 전체구조계와 구조요소계로 나누는 다단계 알고리즘을 적용하였다 수치해석 과정의 효율성과 최적해의 정확성을 예제를 통하여 비교검토하였다.

실제로 구조시스템들의 최적설계는 설계변수가 연속값이 아닌 이산값을 요하는 경우가 대부분이다. 본 논문은 이산형 설계변수를 갖는 비대칭 복합 적층평판에 대해 선형 근사화방법을 이용한 이산최적설계를 수행하였으며, 이 방법이 매우 효율적임을 보였다. 대상 문제는 축력, 전단력, 그리고 휨과 비틀림 모멘트의 평면 내하중들(in-plane loads)의 다중하중조건을 받는 것으로 고려하였으며, 복합 적층평판을 구성하는 플라이들에 대한 최대변형률 규준을 설계 제약조건으로 부과하였다. 이산 최적화를 위한 초기 접근방법으로 단 한번의 연속변수 최적화 과정이 FDM(Feasible Direction Method)을 이용하여 수행되었으며, 차후 이산 및 연속변수를 포함하는 비선형 이산최적화문제를 SLDP(Sequential Linear Discrete Programming)방법에 의해 선형 근사화된 혼합정수계획문제로 형성하여 풀었다. 수치예에서 6개의 플라이로 구성된 비대칭 복합 적층평판을 대상으로 회전식 적층배열([(90-.theta.)/-(60+.theta.)/-.theta./-(45+.theta.)/(45-.theta.)]s)에 따른 이산최적해를 구하였다. 효율성 입증을 위해 똑같은 문제를 비선형 분기한계법을 이용하여 풀었으며, 그 결과를 비교 분석하였다.