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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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    Toward representative bureaucracy : a trend analysis of the Korean civil service

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    본 논문은 비교적 선형에 가까운 대형의 비선형 문제를 선형계획법의 문제로 근사 시켜 반복적으로 풀어 나감으로써 해를 구하는 방법에 대한 연구이다. 이 해법은 풀고 자하는 비선형 문제의 L1 EXACT PENALTY FUNCTION을 선형계획 문제로 근사 시킨후 근 사오차를 줄이기 위한 RECTANGULAR TRUST REGION을 추가 제약식으로 갖는 근사된 선형 계획 문제를 풀므로써 원래의 비선형 문제를 해결하고자 한다. 이 TRUST REGION의 크 기는 목적함수의 예상 감소와 실제감소를 비교하여 근사 선형계획 문제를 풀 때마다 조정된다. 본 논문에서는 또한 GENERALIZED REDUCED GRADIENT 개념을 이용하여 최적해 의 조건을 유도하였고, 주어진알고리즘이 해에 수렴하는 것을 보였다. 이 알고리즘의 소프트웨어가 가정하고 있는 문제의 형태가 자세히 설명되고 있고 풀어야 할 근사 선 형계획 문제가 항상 실행가능 해를 갖는 것도 증명하였다. 또한,이 스프트웨어를 이용 하여 풀은 테스트 문제의 결과를 기존의 주요 비선형 소프트웨어의 결과와 비교한 자 료도 수록하였다.
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    본 논문은 비교적 선형에 가까운 대형의 비선형 문제를 선형계획법의 문제로 근사 시켜 반복적으로 풀어 나감으로써 해를 구하는 방법에 대한 연구이다. 이 해법은 풀고 자하는 비선형 문제...

    본 논문은 비교적 선형에 가까운 대형의 비선형 문제를 선형계획법의 문제로 근사 시켜 반복적으로 풀어 나감으로써 해를 구하는 방법에 대한 연구이다. 이 해법은 풀고 자하는 비선형 문제의 L1 EXACT PENALTY FUNCTION을 선형계획 문제로 근사 시킨후 근 사오차를 줄이기 위한 RECTANGULAR TRUST REGION을 추가 제약식으로 갖는 근사된 선형 계획 문제를 풀므로써 원래의 비선형 문제를 해결하고자 한다. 이 TRUST REGION의 크 기는 목적함수의 예상 감소와 실제감소를 비교하여 근사 선형계획 문제를 풀 때마다 조정된다. 본 논문에서는 또한 GENERALIZED REDUCED GRADIENT 개념을 이용하여 최적해 의 조건을 유도하였고, 주어진알고리즘이 해에 수렴하는 것을 보였다. 이 알고리즘의 소프트웨어가 가정하고 있는 문제의 형태가 자세히 설명되고 있고 풀어야 할 근사 선 형계획 문제가 항상 실행가능 해를 갖는 것도 증명하였다. 또한,이 스프트웨어를 이용 하여 풀은 테스트 문제의 결과를 기존의 주요 비선형 소프트웨어의 결과와 비교한 자 료도 수록하였다.

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