목차
1. 서 론
2. 유전알고리즘(Genetic Algorithm)
3. 지주의 최적화 문제
4. 결 론
본문내용
1. 서 론
도로상에는 복잡한 도로정보를 제공하기 위하여 도로표지판이 많이 존재한다. 표지판 밑으로 수많은 차량들이 지나다니기 때문에 도로표지판의 안전은 그만큼 중요하다. 도로표지판은 자중, 또는 외부의 힘에 의해 떨어지거나 쓰러질 수 있다. 그렇다고 안전을 위해 경제적 여건을 고려하지 않는 설계를 할 경우, 수많은 도로표지판에 들어가는 경제적인 부담은 무시할 수 없을 것이다. 그러기 때문에 도로표지판에 대한 최적설계가 필요하다. 자중과 외부의 힘을 견딜 수 있는 재질, 모양, 단면적 등을 고려한 설계가 필요하다.
본 연구에서는 도로표지판을 원통형기둥 으로
단순화하고 지주에 작용하는 힘, 재료의 물성치, 안전계수를 고려하여 최소한의 면적으로 하는 지주를 설계하였다. 같은 재료에서의 면적의 차이는 질량의 차이와 같으므로 면적의 최소화는 구조물의 설치에 있어 보다 효율적이고, 구조물의 제조에 있어 보다 경제적이다.
최근 생물의 진화원리에 착상을 얻은 학습 알고리즘으로 유전학과 자연도태의 개념을 근거로 한 확률적 탐색방법의 하나인 유전 알고리즘(genetic algorithms: GA)이 공학 분야에서 많이 쓰이고 있다. Goldberg, D.E., 1989, Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company, pp.1∼146.
본 연구에서도 유전 알고리즘을 이용하여 도료표지판의 지주에 대한 정하중과, 동하중에서의 최적 단면적을 계산하였다.
Fig. 1 도로표지판
2. 유전알고리즘(Genetic Algorithm)
2.1 유전알고리즘의 개요
유전알고리즘은 유전학과 자연의 진화를 수치적으로 모사한 확률 기반 탐색법으로써 복잡한 최적화의 문제를 해결하기 위해 집단을 구성한 뒤 자연도태를 통해 집단내 우수 형질을 가진 개체들을 선택하여 이들의 조합을 통해 새로운 자손을 얻는 과정을 통해 궁극적으로 최적의 개체를 만들어 내는 것을 기본으로 한다.
유전알고리즘은 자연의 진화를 최대한 가깝게 표현하기 위해 크게 3가지 부분으로 이루어 진다. 집단내의 우수 형질을 가진 개체들을 선별하는 선택(Selection)의 과정과 부모의 유전자를 이용하여 자손의 유전자를 결정하는 교배(Crossover), 가끔씩 특이한 개체를 생성하여 유전자의 정체를 막고 보다 나은 곳으로의 진화에 도움을 주는 돌연변이(Mutation) 과정으로 이루어진다. 유전자 알고리즘은 위의 세 가지 구성요소(선택, 교배, 돌연변이)를 기본으로 하여 "어떻게 유전자를 표현할 것인가?", "어떤 기준으로 선택할 것인가?", "얼마나 큰 집단을 설정할 것인가?" 등의 문제에 대한 적절한 선택들로 이루어진다
참고 자료
Goldberg, D.E., 1989, Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company, pp.1∼146.
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