제조기술 지원을 위한 최적설계

전문가 제언

○ SA(Simulated Annealing)는 탐색공간의 한 점에서 시작하여 임의로 이동한다. 이때 더 품질이 나은 지점으로 이동하면 그 이동은 받아들여지고(긍정적 이동), 품질이 나쁜 지점으로도 약간의 확률로 이동할 수 있다(부정적 이동). 이때 부정적 이동이 일어날 확률은 시간이 지남에 따라 감소한다. SA는 이 부정적 이동을 통해서 국소적 최적점을 벗어날 수 있다는 원리를 가진다. 이 방법의 뛰어난 특징은 폭넓은 응용 가능성과 최상의 해답을 얻을 수 있다는 점이다.

- 그러나 이 방법에는 상당히 큰 단점이 있다. 그것은 상당히 좋은 해답을 얻는데 걸리는 계산시간이 엄청나게 길다는 것이다. 이 계산시간을 줄일 수 있는 계산모델이 있다고 하는데 이를 소개한다면 큰 도움이 될 것이다.

○ GA(Genetic Algorithm)는 2진수(Binary)의 형태로 표현된 유전자와 적합도들로 구성된 개체들의 집합을 이용해서 최적화과정을 수행하는 알고리즘으로서 선택연산자, 교차연산자, 돌연변이 연산자와 적합도를 이용해서 탐색을 수행한다. 여기서 선택연산자는 자연도태를 모델화한 것으로 적응도에 따라 개체를 증가시키거나 삭제하거나 하는 조작이다.

- 그리고 선택연산자로서는 룰렛 선택, 랭킹 선택, 토너먼트 선택 등을 들 수 있는데 이들 선택연산자들의 특징과 여기서 룰렛 선택(Roulette Selection)을 택한 이유에 대해 보충설명이 있다면 참고가 되겠다.

저자

Hiroshi HASEGAWA ; Yoshihiro OHNISHI

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

일반기계

연도

2005

권(호)

40(1)

잡지명

설계공학(D122)

과학기술
표준분류

일반기계

페이지

32~41

분석자

차*희

분석물

• 제조기술 지원을 위한 최적설계.pdf [257,784 byte]

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