개미 군집 알고리즘을 이용한 비선형 구조물의 위상최적설계

Abstract

군집 지능(swarm intelligence)은 개미, 벌과 같은 곤충이 국지정보 만을 이용하여 단순한 행동규칙을 실행함으로써 개개 구성원은 지능적이지 않지만 군집 전체적으로는 지능적인 행동을 표출하는 것을 의미한다. 그중에서도 대표적인 군집 지능 알고리즘인 개미 군집 알고리즘(ACO: ant colony optimization)은 많은 발견적 기법 중 확률적 조합최적화에 대한 적합한 효과적인 알고리즘이다. 본 논문에서는 개미 군집 알고리즘을 이용한 위상최적화를 수행하였으며, 정적 및 동적 선형 문제에 적용하여 개미 군집 알고리즘의 위상최적화로의 적용 가능성을 검증하고, 더 나아가 정적 기하학적 비선형 위상최적설계 문제와 컴플라이언트 메카니즘 문제에 적용하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. (1) 개미 군집 알고리즘은 선형문제뿐만 아니라, 동적, 컴플라이언트 메카니즘 등 대부분의 위상최적화에 적용 가능함을 입증하였다. (2) 개미 군집 알고리즘이 동적 분야나, 컴플라이언트 메카니즘과 같은 강성행렬의 비대칭성이 문제가 되는 분야에서의 기존 개미 군집 알고리즘의 약점을 증명하고, 좀 더 위상최적화 문제에 적합한 수정된 알고리즘을 제시하였다. (3) 컴플라이언트 메카니즘에서 사용되는 3가지의 목적함수를 모두 적용하였으며, 강성과 유연성을 동시에 고려할 수 있는 MPE와 SE의 비로 만들어진 목적함수가 개미 군집 알고리즘에 적합하다는 것을 입증하였다