미분 정보 복구 함수 기반 제약 조건 최적화 진화 알고리즘 = Gradient Repair Method based Evolutionary Constraint Optimization Algorithm

국문 초록 (Abstract)

일반적으로 제약 조건 최적화 문제에서는 제약 조건을 만족하는 해 (feasible solutions)가 부족함으로 전역적 최적해 (global optimal value)를 찾음에 있어 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 미분 정보를 이용한 복구 함수를 이용한 진화 기법 기반 제약 조건 최적화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안 진화 최적화 기법에서는 시용한 미분 정보 기반 복구 함수에서는 제약 조건들을 만족하지 않는 해(infeasible solutions)을 주어진 조건을 만족하는 해로 변환하여 준다. 실험 수행 결과에서는 제안 기법과 기존의 진화 기반 최적화 기법과 비교 분석을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents an evolutionary constraint optimization algorithm using a gradient repair method to effectively solve constrained optimization function problems. In the proposed method, we employ the repair function with gradient information of the given constraint functions. Thanks to this feature, infeasible solutions are simply transformed into feasible solutions. In computational results, we compare the performance of the proposed algorithm with one reference, the conventional evolutionary strategy. Through those experiments, the proposed evolutionary algorithm shows better results than the reference.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 미분 정보 기반 복구 함수
• Ⅲ. 제안 진화 기반 최적화 알고리즘
• Ⅳ. 실험 결과
• Ⅴ. 결론
• 감사의 글
• 참고문헌