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목적함수를 최적화하는 변수의 값이 제약조건을 만족해야 하는 경우에 있어서, 컴퓨팅 장치를 이용하여 상기 변수의 해를 찾아내는 계산방법에 있어서,상기 변수의 값을 초기화하는 단계; 및 상기 변수의 값을 갱신하는 단계를 포함하며,상기 변수의 값을 갱신하는 단계에서, 소정의 방법으로 구한 갱신벡터를 상기 제약조건의 널공간에 투영하여 생성한 투영갱신벡터를 이용하여 상기 변수의 값을 갱신하도록 되어 있는,계산방법
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목적함수를 최적화하는 변수의 값이 제약조건을 만족해야 하는 경우에 있어서, 상기 변수의 해를 입자군집최적화 방법을 이용하여 찾아내는 계산방법에 있어서,컴퓨팅 장치가 상기 변수의 값을 초기화하는 단계; 및상기 변수의 값을 갱신하는 단계를 포함하며,상기 변수의 값을 갱신하는 단계에서, 소정의 방법으로 구한 갱신벡터를 상기 제약조건의 널공간에 투영하여 생성한 투영갱신벡터를 이용하여 상기 변수의 값을 갱신하도록 되어 있는,계산방법
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제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 투영갱신벡터는 상기 널공간에 투영된 상기 갱신벡터에 스케일값을 곱한 것이며, 상기 스케일값은 상기 갱신된 변수의 값이 상기 제약조건의 해공간에 존재하도록 하는 값인, 계산방법
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제2항에 있어서, 상기 갱신벡터는, 상기 입자군집최적화 방법에서 이용하는 (1) 자기관성, (2) 퍼스널 베스트값, 및 (3) 글로벌 베스트값을 모두 이용하여 생성된 것인, 계산방법
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제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 변수의 값을 초기화하는 단계는, 변수에 대응되는 복수의 값들 중에서 하나의 값을 소정의 방법으로 결정하는 단계; 및상기 복수의 값들 중 나머지 값은 상기 결정된 하나의 값에 랜덤벡터에 관한 값을 더함으로써 생성하는 단계를 포함하는,계산방법
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제5항에 있어서, 상기 랜덤벡터에 관한 값은, 랜덤벡터를 상기 제약조건의 널공간에 투영하여 생성한 투영랜덤벡터이거나, 상기 투영랜덤벡터에 스케일값을 곱한 값이며, 상기 스케일값은 상기 생성된 변수의 값이 상기 제약조건의 해공간에 존재하도록 하는 값인, 계산방법
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제2항에 있어서,상기 변수의 값을 초기화하는 단계는,상기 입자군집최적화 방법에서 이용하는 각 입자의 속도를 글로벌 베스트값과 상기 입자의 퍼스널 베스트값의 차이를 기초로 초기화하는 것을 특징으로 하는,계산방법
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목적함수를 최적화하는 변수의 값이 제약조건을 만족해야 하는 경우에 있어서, 상기 변수의 해를 찾아내는 계산방법을 실행하도록 되어 있는 처리부를 포함하는 컴퓨팅 장치로서,상기 처리부는,상기 변수의 값을 갱신하는 단계의 일부를 수행하며,상기 변수의 값을 갱신하는 단계는, 소정의 방법으로 구한 갱신벡터를 상기 제약조건의 널공간에 투영하여 생성한 투영갱신벡터를 이용하여 상기 변수의 값을 갱신하도록 되어 있는,컴퓨팅 장치
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목적함수를 최적화하는 변수의 값이 제약조건을 만족해야 하는 경우에 있어서, 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 변수의 해를 찾아내는 계산방법을 실행하도록 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체로서, 상기 계산방법은,상기 변수의 값을 갱신하는 단계의 일부를 포함하며,상기 변수의 값을 갱신하는 단계는, 소정의 방법으로 구한 갱신벡터를 상기 제약조건의 널공간에 투영하여 생성한 투영갱신벡터를 이용하여 상기 변수의 값을 갱신하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는,컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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