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비스플라인 분지한계법 기반의 전역최적화 알고리즘 개발
Development of a Branch-and-Bound Global Optimization Based on B-spline Approximation 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.34 no.2=no.293, 2010년, pp.191 - 201  

박상근 (충주대학교 기계공학과)

초록
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본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a new global optimization algorithm based on the branch-and-bound principle using Bspline approximation techniques. It describes the algorithmic components and details on their implementation. The key components include the subdivision of a design space into mutually disjoint sub...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현되는 것은 무엇이 있는가? 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다.
부공간의 삭제는 무엇을 말하는가? 이 방식은 주어진 설계공간(design space)을 반복해서 작은 크기의 부공간(subspace)으로 분할하고, 분할된 각 부공간에서 현재까지 찾은 최선해(best solution) 보다 개선된 해를 찾을 수 없다면 바로 조기에 그 부공간을 삭제하여 탐색 공간을 줄여나가는 방식으로 해를 탐색하는 방법론(기본틀)을 말한다. 여기서 부공간의 삭제는 부공간에서의 목적함수 상한값(upper bound)과 하한값(lower bound) 계산 결과를 바탕으로 최선해와의 비교평가를 통하여 결정하며, 분할이란 마치 나무에서 새 가지가 뻗어나오 듯, 자료 구조 측면에서 트리(tree) 구조의 현재 노드(node) 밑에 자식 노드들이 생성됨을 말한다. 결국, 분할을 통하여 새 가지(노드)가 만들어지고, 이렇게 분할된 각 노드(부공간)에서 상한값과 하한값을 계산하며, 최선해와의 비교를 통하여 삭제여부를 결정한다.
분지한계법(branch-and-bound) 방식은 어떤 방법을 말하는가? 위의 비선형 최적화 문제의 해를 구하기 위하여, 본 연구에서 제시하는 전역 최적화 알고리즘은 다양한 응용분야에서 기본 프레임 혹은 원리로서 폭넓게 인정받고 있는 분지한계법(branch-and-bound) 방식(3~6)에 기반을 두고 있다. 이 방식은 주어진 설계공간(design space)을 반복해서 작은 크기의 부공간(subspace)으로 분할하고, 분할된 각 부공간에서 현재까지 찾은 최선해(best solution) 보다 개선된 해를 찾을 수 없다면 바로 조기에 그 부공간을 삭제하여 탐색 공간을 줄여나가는 방식으로 해를 탐색하는 방법론(기본틀)을 말한다. 여기서 부공간의 삭제는 부공간에서의 목적함수 상한값(upper bound)과 하한값(lower bound) 계산 결과를 바탕으로 최선해와의 비교평가를 통하여 결정하며, 분할이란 마치 나무에서 새 가지가 뻗어나오 듯, 자료 구조 측면에서 트리(tree) 구조의 현재 노드(node) 밑에 자식 노드들이 생성됨을 말한다.
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참고문헌 (12)

  1. Pinter, J.D., 1996, Global Optimization in Action, Kluwer, Dordrecht. 

  2. Floudas, C.A., 2000, Deterministic Global Optimization: Theory, Methods and Applications, Kluwer Academic Publishers. 

  3. Neumaier, A., 2004, “Complete Search in Continuous Global Optimization and Constraint Satisfaction,” in: Acta Numerica, Cambridge Univ. Press, pp.1-99. 

  4. Floudas, C.A., 2007, “Overview of aBB-based Approaches In Deterministic Global Optimization,” Workshop on Global Optimization, Imperial College London, 15-17 Dec. 

  5. Al-Khayyal, F.A. and Sherali, H.D., 2000, “On finitely terminating branch-and-bound algorithms for some global optimization problems,” SIAM J. Optimization, Vol.10, pp.1049-1057. 

  6. Audet, C., Hansen, P., Jaumard, B., and Savard, G., 2000, “A Branch and Cut Algorithm for Nonconvex Quadratically Constrained Quadratic Programming,” Math. Programming, Vol.87, pp.131-152. 

  7. Park, S, 2009, “A Rational B-spline Hypervolume for Multidimensional Multivariate Modeling,” Journal of Mechanical Science and Technology, Vol.23, pp.1967-1981. 

  8. Piegl, L. and Tiller, W., 1995, The NURBS Book, Springer-Verlag. 

  9. De Boor, C., 1978, A Practical Guide to Splines, New York, Springer-Verlag. 

  10. Stein, M., 1987, “Large Sample Properties of Simulations Using Latin Hypercube Sampling,” Technometrics, Vol.29, pp.143-151. 

  11. Huyer, W. and Neumaier, A., 1999, "Global Optimization by Multilevel Coordinate Search," Journal of Global Optimization, Vol. 14, pp.331-355. 

  12. Neumaier, A., 2004, “Complete Search in Continuous Global Optimization and Constraint Satisfaction,” pp.1-99 in: Acta Numerica, Cambridge Univ. Press. 

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