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첨단기술정보

최적화의 미래 전망(Part II. Future perspective on optimization)

전문가 제언: □ 이 논문은 현재까지의 연구를 토대로 처리 시스템 공학을 바탕으로 하는 최적화의 미래 연구 방향을 제시한 것이나 최적화이론 발전에 매우 고무적인 연구 논문이다.

□ NLP 및 MINLP의 포괄 최적화의 도전 과제로서 재구성 전략과 병렬 컴퓨터 전략의 방향 제시는 산업 공학, OR 및 컴퓨터 과학 분야의 연구에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

□ 불확실성하에 최적화문제는 새로운 아이디어의 창출이 요구된다. 이를 위하여서는 컴퓨터 이론, 정보공학, 퍼지 이론 및 응용수학 이론의 연구가 필요하다.

□ 논리 기반 최적화의 연구는 인공지능과 데이터베이스의 응용과제이다. 특히 수리 논리학의 기호 논리 및 수학적 프로그래밍의 컴퓨팅 문제는 앞으로의 최적화 이론 연구의 중대한 도전 과제이다.

□ 산업의 대형화는 대규모의 최적화 응용을 필요로 한다. 슈퍼컴퓨터를 이용할 수 있는 소프트웨어 개발과 병렬처리 및 객체지향 컴퓨팅과 같은 소프트웨어 공학의 응용이 컴퓨터 공학 분야의 숙제로 남아있다.