개선 클러스터링 화음탐색법 개발 및 다양한 최적화문제에 적용

Abstract

본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.