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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.4
- 수록면
- 361 - 371 (11page)
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혼합이산비선형계획법(mixed-discrete nonlinear programming) 문제의 최적화를 위한 대표적인 기법 중에 하나인 분지한계법(branch-and-bound method)은 다른 기법에 비해 강건하지만 분지한계법 내부의 각 노드마다 연속 최적화를 수행해야 하기 때문에 많은 함수 계산이 요구되는 것으로 알려져 있다. 이러한 분지한계법의 단점을 극복하기 위하여 크게 두 가지 연구를 수행하였다. 먼저, 분지한계법의 각 노드마다 동일한 수렴허용오차를 설정해주던 기존의 방법을 대체할 수 있는 비균일 수렴허용오차 방법을 제안하였다. 또한 분지한계법에 적용할 수 있는 5 가지 분지순서 방법 중에서 분지한계법의 성능을 가장 극대화할 수 있는 분지순서 방법을 제시하였다. 수렴허용오차 방법과 분지순서 방법들을 각각 선택하여 분지한계법에 적용한 후 7 개의 수학예제와 4 개의 공학예제에 대하여 테스트를 수행한 결과, 제안된 비균일 수렴허용오차 방법과 5 가지 분지순서 방법 중 최소간격차이법을 분지한계법에 함께 적용할 경우 분지한계법의 성능이 가장 극대화 됨을 확인할 수 있었다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 분지한계법의 개선 방법
3. 테스트 결과
4. 결론
후기
참고문헌
참고문헌 (29)
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1. [학술지(정기간행물)] - Rajeev, S. / 1992 / Discrete Optimization of Structures Using GeneticAlgorithms / Journal of Structural Engineering 118 (5) : 1233 ~ 1250
2. [학술지(정기간행물)] - Lin, C.-Y. / 1992 / Genetic Algorithms in Optimization Problems with Discrete and Integer Design Variables / Engineering Optimization 19 (4) : 309 ~ 327
3. [학술지(정기간행물)] - He, S. / 2004 / An Improved Particle Swarm Optimizer for Mechanical Design Optimization Problems / Engineering Optimization 36 (5) : 585 ~ 605
4. [학술지(정기간행물)] - Kitayama, S. / 2006 / Penalty Function Approach for the Mixed DiscreteNonlinear Problems by Particle Swarm Optimization / Structural and Multidisciplinary Optimization 32 (3) : 191 ~ 202
5. [학술지(정기간행물)] - Shin, D. K. / 1990 / A Penalty Approach for Nonlinear Optimization with Discrete Design Variables / Engineering Optimization 16 (1) : 29 ~ 42
2. [학술지(정기간행물)] - Lin, C.-Y. / 1992 / Genetic Algorithms in Optimization Problems with Discrete and Integer Design Variables / Engineering Optimization 19 (4) : 309 ~ 327
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4. [학술지(정기간행물)] - Kitayama, S. / 2006 / Penalty Function Approach for the Mixed DiscreteNonlinear Problems by Particle Swarm Optimization / Structural and Multidisciplinary Optimization 32 (3) : 191 ~ 202
5. [학술지(정기간행물)] - Shin, D. K. / 1990 / A Penalty Approach for Nonlinear Optimization with Discrete Design Variables / Engineering Optimization 16 (1) : 29 ~ 42
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