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NTIS 바로가기한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, v.19 no.3, 2014년, pp.245 - 252
Engineering applications of global optimization techniques are recently abundant in the literature and it may be caused by both new methodologies arising and faster computers coming out. Many of the optimization techniques are based on natural or biological phenomena. This study put focus on enhanci...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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MA와 SBO 를 적절하게 조합하는 목적은 무엇인가? | 이 방법이 전형적인 근사 최적화(Surrogate-Based Optimization, SBO) 방법과 다른 점은 근사모델을 지속적으로 개선하는 과정이 없으며 다만 매 사이클마다 가장 나쁜 실험 점 대신에 근사 최적 점을 대치하여 세대를 구성하는 점이다. MA와 SBO 를 적절하게 조합하는 목적은 국부 및 전역 탐색의 장점을 모두 취하고자 함이며, 이를 통하여 빠른 수렴 성을 확보하고자 하는 의도를 구현하고자 하는 것이다. 근사 최적화의 궁극적인 목적은 가능한 적은 수의 시뮬레이션 계산을 하여 근사모델을 개선시키고, 점차적으로 다 나은 최적 해를 찾아 가는 데 있다. | |
뻐꾸기 탐색법은 어떤 장점이 있는가? | 본 연구에서는 많은 MA 중에서 뻐꾸기 탐색법(Cuckoo Search, CS)[3,4]을 기초로 하여 근사 최적화 개념을 도입하여 그 효율성을 제고하기 위한 제안을 하고자 한다. 선택 이유는 다른 많은 방법들에 비하여 미리 설정하여야 하는 매개 변수(parameter)의 수가 가장 적으므로 공학적으로 적용하기가 비교적 수월하다는 장점 때문이다. 즉 이 방법을 쓰기 위하여 매개 변수 조정 때문에 사용자가 곤란을 겪지 않아도 되는 것이다. | |
MA의 특징은 무엇인가? | MA의 일반적인 특징은 최적화 과정 초기에 빠르게 해 근처로 접근할 수 있지만 해 근처에서 오랫동안 수렴하지 않는 단점들이 있을 수 있다. 이 연구에서는 MA의 매 사이클마다 가장 좋은 해 근처에서 국부적 근사모델(Surrogate, Metamodel)을 만들어 이를 국부 최적화하여 새로운 실험 점으로 추가하는 방법을 제안한다. |
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