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크리깅 모델을 이용한 순차적 근사최적화

Sequential Approximate Optimization Using Kriging Metamodels
신용식, 이용빈식별저자, 류제선, 최동훈식별저자
대한기계학회논문집 A권 제29권 제9호, 2005.9, 1199-1208 (10 pages)
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초록
Nowadays, it is performed actively to optimize by using an approximate model. This is called the approximate optimization. In addition, the sequential approximate optimization (SAO) is the repetitive method to find an optimum by considering the convergence of an approximate optimum. In some recent studies, it is proposed to increase the fidelity of approximate models by applying the sequential sampling. However, because the accuracy and efficiency of an approximate model is directly connected with the design area and the termination criteria are not clear, sequential sampling method has the disadvantages that could support an unreasonable approximate optimum. In this study, the SAO is executed by using trust region, Kriging model and Optimal Latin Hypercube design (OLHD). Trust region is used to guarantee the convergence and Kriging model and OLHD are suitable for computer experiment. Finally, this SAO method is applied to various optimization problems of highly nonlinear mathematical functions. As a result, each approximate optimum is acquired and the accuracy and efficiency of this method is verified by comparing with the result by established method.

목차
Abstract

1. 서론

2. 순차적 근사최적화의 구성

3. 크리깅 모델을 이용한 순차적 근사최적화의 구성

4. 적용 예제

5. 결론

후기

참고문헌
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