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저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제12권 제6호
발행연도
2002.6
수록면
478 - 487 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2002

향상된 인공생명 최적화 알고리듬의 개발과 소폭 저널 베어링의 최적설계
양보석 ,  송진대 한국소음진동공학회논문집 2002.06 학술저널

2001

함수 최적화를 위한 인공생명 알고리듬 ( Artificial Life Algorithm for Functions Optimization )
양보석 ,  이윤희 ,  최병근 외 1명 대한기계학회 논문집 A권 2001.02 학술저널
향상된 인공생명 알고리듬에 의한 고속, 소폭 저널 베어링의 최적설계 ( Optimum Design of High-Speed, Short Journal Bearings by Enhanced Artificial Life Algorithm )
양보석 ,  송진대 대한기계학회 춘추학술대회 2001.01 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
#랜덤터부 탐색법 #인공생명 알고리듬 #자연발생적 군서 #저널베어링 #최적설계 #Artificial Life Algorithm #Emergent Colonization #Journal Bearings #Optimum Design #Random Tabu Search Method

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