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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정환 (오산대학교) 서명원 (성균관대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제38권 제5호
발행연도
2014.5
수록면
489 - 495 (7page)

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마이크로 유전알고리즘은 적은 수의 개체 사용 및 무작위 개체 구성을 통한 돌연변이 기능 대체의 특징을 갖는 진화연산을 수행하여 일반적인 유전알고리즘이 갖는 각 세대당 많은 계산 량이 요구되는 단점을 극복하고자 하였다. 이러한 마이크로 알고리즘은 특히 설계변수가 3~5 개를 갖는 문제에 효율적이라는 것이 많은 연구자들에 의하여 알려졌다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 실험계획법과 마이크로 유전알고리즘을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하는 것이며, 이를 수학예제와 구조물 문제에 적용하여 실용성을 확인하고자 한다. 순차적 실험계획법은 저자들의 선행연구에서 제안되었으며, 실험계획법과 반응표면법을 이용하는 근사최적화 기법에 의한 시행착오적인 반복과정을 최소화하고자 하는 방법으로써, 행렬실험과 평균분석을 반복 적용하는 개념이다.
#Sequential Design of Experiments(순차적 실험계획법, SDOE) #Micro-Genetic Algorithm(마이크로 유전알고리즘) #Response Surface Method(반응표면법) #Artificial Neural Network(인공신경망, ANN)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 마이크로 유전알고리즘
3. 순차적 실험계획법(SDOE)과 마이크로 유전알고리즘(MGA)
4. 수학예제적용 및 고찰
5. 구조물 문제
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Kim, C. W / 1994 / Optimal Design of Mechanisms Using a Least Experimental Plan Method / Trans. Soc. Mech. Eng 18 (11) : 2883 ~ 2893 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Kim, S. J / 1996 / Suspension Parameter Design Using a Design of Experiments / Trans. of the KSAE 4 (1) : 16 ~ 27 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 이정환 / 2008 / 순차적 실험계획법과 인공신경망을 이용한 제한조건이 없는 문제의 최적화 알고리즘 개발 / 대한기계학회논문집 A 32 (3) : 258 ~ 266 dbpia 4. [학술대회논문] - Lee, J. S. / 2002 / Applications of Micro Genetic Algorithms to Engineering Design Optimization / Spring Conference Proceedings of the KSME : 528 ~ 533 google schola 5. [학술대회논문] - Goldberg, D. E. / 1989 / Sizing Populations for Serial and Parallel Genetic Algorithms / Proceedings 3rd International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications : 70 ~ 79 google schola

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