자가학습 기반 최적화기법을 이용한 벤치마크 함수 최적화 성능분석

Abstract

화학공정에 적용될 수 있는 공정 최적화 기법으로써 1900년 후반에 등장한 유전 알고리듬부터 2000년대 군중 인공지능에 기반을 둔 ACO, PSO, ABC 등을 들 수 있으며, 최근에는 엘리트주의를 이용한 TLBO 알고리듬이 소개되었다. 공정의 최적화에 있어서는 많은 연구자들이 다양한 개념을 적용하여 보다 간단한 방법을 바탕으로 조금 더 정확하고 빠른 최적화를 연구하고 있다. 본 연구에서는 TLBO 알고리듬에 자가학습 개념을 도입한 새로운 최적화 기법으로써 TLSO를 유도하고 이를 이용할 최적화를 수행하였다. 또한 다른 최적화 기법과 최적화 성능을 비교하기 위해 여러 가지 최적화 방법에 다양한 벤치마크 함수를 적용하여 수행하고 그 결과를 분석하였다.