최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.33 no.8 = no.287, 2009년, pp.786 - 792
박영오 (한양대학교 대학원 기계설계학과) , 민승재 (한양대학교 기계공학부)
Topology optimization is to find the optimal material distribution of the specified design domain minimizing the objective function while satisfying the design constraints. Since the genetic algorithm (GA) has its advantage of locating global optimum with high probability, it has been applied to the...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
룰렛 휠 선택이란? | 개체 선택 방법은 룰렛 휠 선택(roulette wheel selection), 비례 선택(proportional selection), 토너먼트 선택(tournament selection) 등이 있다. 일반적으로 룰렛 휠 선택이 사용되며 이는 적합도에 비례해서 개체(individual)를 선택하는 방식이다. 그러나 작은 크기의 모집단을 사용할 경우 초기에 최적의 개체가 발생하면 급격히 국부해로 빠지는 단점이 있다. | |
개체 선택 방법에는 무엇이 있는가? | 개체 선택 방법은 룰렛 휠 선택(roulette wheel selection), 비례 선택(proportional selection), 토너먼트 선택(tournament selection) 등이 있다. 일반적으로 룰렛 휠 선택이 사용되며 이는 적합도에 비례해서 개체(individual)를 선택하는 방식이다. | |
룰렛 휠 선택의 단점은? | 일반적으로 룰렛 휠 선택이 사용되며 이는 적합도에 비례해서 개체(individual)를 선택하는 방식이다. 그러나 작은 크기의 모집단을 사용할 경우 초기에 최적의 개체가 발생하면 급격히 국부해로 빠지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 유전 연산자의 확률적 속성으로 인해 최적의 개체가 다음 세대에서 살아남지 못하는 단점을 보완하기 위한 엘리트 전략과 다양성을 확보하고 국부해로 빠지는 것을 막기 위하여 토너먼트 선택을 사용하였다. |
Jensen, E., 1992, 'Topological Structural Design Using Genetic Algorithms,' Ph. D. Dissertation, Purdue University
Chapman, C. D., Saitou, K. and Jakiela, M. J., 1994, 'Genetic Algorithms as an Approach to Configuration and Topology Design,' ASME Journal of Mechanical Design, Vol. 114, pp. 1005~1012
Kane, C. and Schoenauer, M., 1996, 'Topological Optimum Design using Genetic Algorithms,' Control and Cybernetics, Vol. 25, pp. 1059~1088
Jakiela, M. J., Chapman, C., Duda, J. and Adewuya, A., 2000, 'Continuum Structural Topology Design with Genetic Algorithms,' Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 186, pp. 339~356
Fanjoy, D. W. and Crossley, W. A., 2002, 'Topology Design of Planar Cross-Sections with a Genetic Algorithm: Part 1-Overcoming the Obstacles,' Engineering Optimization, Vol. 34, No. 1, pp. 1~22
Tai, K. and Chee, T. H., 2000, 'Design of Structures and Compliant Mechanisms by Evolutionary Optimization of Morphological Representations of Topology,' Journal of Mechanical Design, Vol. 122, pp. 560~566
Wang, S. Y. and Tai, K., 2005, 'Structural Topology Design Optimization using Genetic Algorithms with a Bit-array Representation,' Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 194, pp.3749~3770
Wang, S. Y. and Tai, K., 2004, 'Graph Representation for Structural Topology Optimization using Genetic Algorithms,' Computers & Structures, Vol. 82, pp. 1609~1622
Wang, S. Y. and Tai, K., 2005, 'Bar-system Representation for Topology Optimization using Genetic Algorithms,' Engineering Computations, Vol. 22, pp. 206~231
Bendsoe, M. P. and Sigmund, O., 2004, Topology Optimization, Springer-Verlag, pp. 9~27
Madeira, J. F. A., Rodrigues, H. and Pina, H., 2005, 'Multi-objective Optimization of Structures Topology by Genetic Algorithms,' Advances in Engineering Software, Vol.36, pp.21~28
Sigmund, O., 2001, 'A 99 Line Topology Optimization Code Written in Matlab,' Struc. Multidisc Optim., Vol. 21, pp. 120~127
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.