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한국CDE학회논문집 = Korean Journal of Computational Design and Engineering, v.21 no.4, 2016년, pp.443 - 452
박상근 (한국교통대학교 기계공학과)
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This paper proposes a method for expensive black box optimization using radial basis functions (RBFs). The proposed algorithm is a computational strategy that uses a RBF model approximating the expensive black box function to predict an optimum. First, a RBF-based approximation technique is introduc...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 대규모, 대용량의 엔지니어링 설계 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 해결하려는 것의 예로 무엇이 있는가? | 공학 분야에서 다수 개의 설계 변수(혹은 파라미터)에 의해 정의되는 대규모, 대용량의 엔지니어링 설계 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 해결하려는 예를 흔히 찾아볼 수 있다. 유한요소 해석 기술을 사용한 구조해석 시뮬레이션, 유동해석및 가시화를 위한 전산유체 모의실험 등이 그 대표적인 예가 될 것이다. 그런데 대부분의 경우에 최적의 설계 구성을 찾는데 상당한 노력과 비용이 소요되어 거의 불가능하다. | |
| 고비용의 목적함수로 기술되는 최적화 문제를 해결하기 위해 사용하는 모델은? | 이러한 고비용의 목적함수로 기술되는 최적화 문제를 해결하기 위해 지난 수 년 전부터 고비용의 목적함수 대신에 근사 모델을 사용하여 그 해를 구하려는 근사 최적화 기법이 연구되어 왔다. 여기서 근사 모델은 실제 목적함수를 대신한다는 의미로 보통 대안 모델(surrogate model)이라 부르며, 메타 모델(metamodel) 혹은 반응표면 모델 (response surface model)이라 부르기도 한다. | |
| 최적화하려는 목적함수에 관하여 아무런 사전적 정보나 경험 없이 최적해를 탐색하려는 시도가 함께 연구됐는데 이를 무엇이라 하는가? | 여기서 근사 모델은 실제 목적함수를 대신한다는 의미로 보통 대안 모델(surrogate model)이라 부르며, 메타 모델(metamodel) 혹은 반응표면 모델 (response surface model)이라 부르기도 한다. 한편 최적화하려는 목적함수에 관하여 그 어떠한 사전적 정보 혹은 경험없이 최적 해를 탐색하려는 시도가 함께 연구되어 왔는데, 이를 블랙박스(black box) 최적화라 부른다. 본 연구는 근사 모델로서 RBF(radial basis function)[1,2] 모델을 활용하여 이러한 고비용 블랙박스 함수의 최적 해를 근사적으로구할수있는최적화알고리즘을제시하고자한다. |
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