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문제 정의
- 좀더 세부적으로는 최 적 제어 (optimal control)[C2], 시스템 식별(system identification)[C3], 필터 설계[C4] 분야가 주를 이룬다. 본 기고에서는 최근에 최적 제어 분야에서 제안된 두 가지 결과를소개한다.
- 전력시스템 DAE 모델에 대한 최적화 적용에 대하여 설명하고자 한다. 문헌 상에서 전력시스템 DAE 모델을 직접 적용한 예는 전력시스템 문제의 크기가큰이유로 그렇게 많이 찾아볼 수 없었으나 최근에 전력시스템의 동적 모델을 고려하여 하나의 직 접 법 에 의 한 붕괴 점 (collapse point)를 구하는 알고리 즘이 제안되었다.
- 예를들어 제어 및 시스템 이론, 데이터 마이닝, 통계 분석, 최적화 이론 같은 것들이 이에 해당한다. 본 기고에서는 이중에서 생명 공학에서 최적화 이론이 사용된 사례를 간단히 소개 한다.
- 이 최적화 문제는 생화학 네트워크의 미분 방정 식 이 보통은 Michaelis-Menten kinetics 기 반으로 수립 되 기대문에 복잡한 비선형 형태이고 최적화 문제에서 중요한 볼록 문제(convex problem)의 형태를 취하지도 않는다. 따라서 볼록 문제를 풀기 위한 최적화 기법 보다는 확률적인 접근을 시도하는 particle swarm 최적화 또는 유전자 알고리즘 기반의 최적화기 법 이 흔히 사용된다[B7, B8, B9], 이 는 국소 최 소값 보다 전역적 최소값을 찾는 확률을 높이고자 함이다. 최적화 문제를 풀면 실제 출력과 비슷한 출력 을 양산하는 수학 모델을 얻을 수 있게 되는 것이다.
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