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      공급사슬 모델과 알려진 함수를 이용한 MOPSO의 거리 정보 및 파레토 지배 개념 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=A99883158

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper evaluates Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO) techniques. MOPSO methods mainly use concepts based on the metric information or the pareto dominance concept to optimize multi-objective functions. One of the most typical methods which use the metric information is Sigma method. One of the most typical methods which use the pareto dominance concept is PROB. This paper tests the two methods using a known function and a supply chain model. Also ANOVA tests using a 5% significance level are performed in SPSS to examine significant performance changes between two methods.
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      This paper evaluates Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO) techniques. MOPSO methods mainly use concepts based on the metric information or the pareto dominance concept to optimize multi-objective functions. One of the most typical method...

      This paper evaluates Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO) techniques. MOPSO methods mainly use concepts based on the metric information or the pareto dominance concept to optimize multi-objective functions. One of the most typical methods which use the metric information is Sigma method. One of the most typical methods which use the pareto dominance concept is PROB. This paper tests the two methods using a known function and a supply chain model. Also ANOVA tests using a 5% significance level are performed in SPSS to examine significant performance changes between two methods.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론
      • 2. MOPSO 기법
      • 3. 실험 및 결과 분석
      • 4. 결론 및 추후 연구과제
      • 참고문헌
      • 1. 서론
      • 2. MOPSO 기법
      • 3. 실험 및 결과 분석
      • 4. 결론 및 추후 연구과제
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 1Clerc,M, "The Swarm and the Queen: Towards a Deterministic and Adaptative Particle Swarm Optimization" 1951-1957, 1999

      2 Mahnam, M., "Supply Chain Modeling in Uncertain Environment with Bi-objective Approach" 56 : 1535-1544, 2009

      3 Mostaghim, S, "Strategies of Finding Good Local Guides in Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)" IEEE 26-33, 2003

      4 Zhang,C.and Zhang,C, "Simulation of Demand Information Sharing in a Supply Chain" 15 : 32-46, 2007

      5 강석호, "Particle 2-Swarm Optimization for Robust Search" 18 (18): 1-10, 2008

      6 박경종, "PSO 알고리즘의 탐색 가능 영역 조정을 위한 새로운 기법" 한국SCM학회 10 (10): 101-108, 2010

      7 Van Veldhuizen, D. A, "Multiobjective Evolutionary Algorithm Research: A History and Analysis" Air Force Inst. Technology. 1998

      8 Fieldsend, J., "Multi- Objective Particle Swarm Optimization Methods" University of Exeter. 2004

      9 Coello, C., "Handling Multiple Objectives with Particle Swarm Optimization" 8 (8): 256-279, 2004

      10 Zitzler, E., "Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization: Methods and Applications" Swiss Federal Institute of Technology(ETH) 1999

      1 1Clerc,M, "The Swarm and the Queen: Towards a Deterministic and Adaptative Particle Swarm Optimization" 1951-1957, 1999

      2 Mahnam, M., "Supply Chain Modeling in Uncertain Environment with Bi-objective Approach" 56 : 1535-1544, 2009

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      4 Zhang,C.and Zhang,C, "Simulation of Demand Information Sharing in a Supply Chain" 15 : 32-46, 2007

      5 강석호, "Particle 2-Swarm Optimization for Robust Search" 18 (18): 1-10, 2008

      6 박경종, "PSO 알고리즘의 탐색 가능 영역 조정을 위한 새로운 기법" 한국SCM학회 10 (10): 101-108, 2010

      7 Van Veldhuizen, D. A, "Multiobjective Evolutionary Algorithm Research: A History and Analysis" Air Force Inst. Technology. 1998

      8 Fieldsend, J., "Multi- Objective Particle Swarm Optimization Methods" University of Exeter. 2004

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      11 Amraee, T., "An Enhanced Under-Voltage Load- Shedding Scheme to Provide Voltage Stability" 77 : 1038-1046, 2006

      12 Van Den Bergh, F., "An Analysis of Particle Swarm Optimization" University of Pretoria 2001

      13 Ho, S. L., "A Particle Swarm Optimization based Method for Multiobjective Design Optimizations" 41 : 1756-1759, 2005

      14 Eberhart, R, "A New Optimizer Using Particles Swarm Theory" 39-43, 1995

      15 Fieldsend, J. E, "A Multi- Objective Algorithm based upon Particle Swarm Optimisation, and Efficient Data Structure and Turbulence" 34-44, 2002

      16 Alvarez-Benitez, J. E., "A MOPSO Algorithm Based Exclusively on Pareto Dominance Concepts" 459-473, 2005

      17 Julio, E. A., "A MOPSO Algorithm Based Exclusively on Pareto Dominance Concepts" 1-15, 2005

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      2016 0.76 0.76 0.55
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.48 0.46 0.488 0
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