최대 시스템 신뢰도를 위한 최적 중복 설계: 유전알고리즘에 의한 접근
Optimum redundancy design for maximum system reliability: A genetic algorithm approach
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참고문헌
초록
본 연구에서는 시스템의 신뢰도를 개선하기 위한 방안으로써 중복 설계시 발생하는 시스템 신뢰도 최적화 문제(ORDP)를 다루었다. 이 문제는 시스템 신뢰도와 가용 자원간의 상호조정(trade-off)을 위한 최적 중복수를 결정하는 문제로써 시스템 규모가 커질수록 해 공간이 지수적으로 증가하는 NP-hard 부류에 속하는 문제이다.본 연구는 ORDP를 효율적으로 해결하기 위하여 유전알고리즘의 적용방안을 제시하였다. 이를 위하여 해의 적절한 탐색에 용이한 개체의 표현, 초기 모집단 생성방법, 비가능해를 효율적으로 다룰 수 있는 적응도 평가 방법을 제안하였다. 또한, 유전알고리즘을 이용하여 ORDP를 해결한 기존 연구들과 다르게, 해의 탐색성능을 향상시키기 위해 개체가 갖는 정보를 이용하는 발견적 유전연산자를 새롭게 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 비용제약과 무게제약을 갖는 문제로써 자원의 범위를 달리하여 만든 33개의 문제에 대해 실험을 실시하여, 그 결과는 기존의 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 실험 문제 모두에 대해 효율적임을 알 수 있었다. 또한 기존의 방법과 비교에서도 제안한 알고리즘이 보다 우수하였다. 본 연구 결과는 더욱 대형화, 복잡화되는 시스템의 설계시 신뢰도와 가용한 자원간의 상관관계를 분석하는데 적용 가능할 것으로 보인다. 그리고 다양한 자원의 제약 외에 기술적인 제약이 추가되는 경우에 있어서도 유연하게 적용 가능하여 비교적 짧은 시간에 시스템의 설계와 관계된 경제성 분석의 정책수립과 의사결정 자료로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Generally, parallel redundancy is used to improve reliability in many systems. However, redundancy increases system cost, weight, volume, power, etc. Due to limited availability of these resources, the system designer has to maximize reliability subject to various constraints or minimize resources while satisfying the minimum requirement of system reliability. This paper presents GAs (Genetic Algorithms) to solve redundancy allocation in series-parallel systems. To apply the GAs to this problem, we propose a genetic representation, the method for initial population construction, evaluation and genetic operators. Especially, to improve the performance of GAs, we develop heuristic operators (heuristic crossover, heuristic mutation) using the reliability-resource information of the chromosome. Experiments are carried out to evaluate the performance of the proposed algorithm. The performance comparison between the proposed algorithm and a pervious method shows that our approach is more efficient.
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