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문제 정의
- 따라서 본 기술 기사에서는 기존의 단순유전알고리즘의 몇 가지 단점들을 극복한 마이크로 유전알고리즘에 대하여 설명하고 이를 적용하여 한정된 변위 계측 데이터로부터 구조물의 전체의 변위 추정하는 기법을 기술하고자 한다.
- 따라서 본 기사에서는 한번 실행하는데 많은 시간이 걸리는 여러 가지 역문제를 유전알고리즘으로 접근하는 경우 초기 집단(Initial population)의 크기 및 선택을 최적화 할 수 있는 개선된 마이크로 유전알고리즘(Microgenetic algorithm)을 설명하고자 한다.
- 사전 테스트 결과 최소자승법을 적용한 경우 결과 추정이 오류가 큼을 알 수 있었다. 따라서, 마이크로 유전알고리즘을 적용하여 추정 에러를 개선하고자 하였다. 마이크로 유전알고리즘은 비교적 적은 200세대까지 실행하였으며, Fig.
- 전술한 마이크로 유전알고리즘의 적용성을 검증하고자 트러스 구조물 모델에 대하여 제한된 변위 계측치로부터 전체 구조물의 변위를 추정하는 예제를 도시하였다. 마이크로 유전알고리즘은 (1) 미지의 변위벡터, (2) 미지의 가중치벡터, 그리고 (3) 두 변수의 동시 추정의 3가지 목적을 실현하고자 실행되었다. 수치해석은 집중하중이 재하된 트러스 구조를 대상으로 하였다.
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