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복수 개의 입력 데이터로부터 복수 개의 제1 해(S1)를 구하는 제1 과정과 상기 제1 해(S1)로부터 제2 해(S2)를 구하는 제2 과정을 수행하며, 상기 제2 과정을 반복 수행하여 최적 해(Sm)를 도출하는 알고리즘 모듈; 및 상기 알고리즘 모듈에 연결되어, (i+1) 번째 해(1≤i≤m-1)를 구하기 위해 i 번째 해의 유사도를 계산하는 유사도 판별 모듈을 포함하고,상기 알고리즘 모듈은,상기 유사도 판별 모듈에서 계산된 유사도에 따라 i 번째 해를 클러스터링하고, 상기 클러스터링된 i 번째 해에서 임의의 해를 선택하여 (i+1) 번째 해를 구하는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 장치
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제 1 항에 있어서,상기 알고리즘 모듈은,상기 유사도의 평균, 표준편차, 신뢰도, 및 신뢰구간을 이용한 통계적 추정 방법으로 상기 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 장치
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4
제 3 항에 있어서,상기 알고리즘 모듈은,상기 신뢰도에 의해 상기 클러스터링을 제어하는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 장치
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5
복수 개의 입력 데이터로부터 복수 개의 제1 해(S1)를 구하는 제1 과정과 상기 제1 해(S1)로부터 제2 해(S2)를 구하는 제2 과정을 수행하며, 상기 제2 과정을 반복 수행하여 최적 해(Sm)를 도출하는 알고리즘 모듈; 및 상기 알고리즘 모듈에 연결되어, (i+1) 번째 해(1≤i≤m-1)를 구하기 위해 i 번째 해의 유사도를 계산하는 유사도 판별 모듈을 포함하고,상기 유사도 판별 모듈은 유사도 판별 함수를 이용하여 상기 유사도를 계산하고,상기 유사도 판별 함수는, (i-1) 번째의 해 벡터의 무게 중심을 나타내는 기준 벡터(Oi), 상기 기준 벡터와 i 번째 해 벡터 사이의 반지름 (ri,jk, ri,jl), i 번째의 서로 다른 두 해 벡터 사이의 인접거리(di,jk,jl), 및 상기 두 해 벡터와 상기 기준 벡터를 기준으로 이루는 각(θi,jk,jl)을 이용하는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 장치
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제 5 항에 있어서,상기 유사도 판별 함수는,상기 기준 벡터, 상기 반지름, 상기 인접거리, 상기 각을 이용한 다음 식인 것을 특징으로 하는 최적화 계산 장치
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제 1 항 또는 제 5 항의 최적화 계산 장치를 이용하여 최적화를 계산하는 방법으로서,복수 개의 입력 데이터로부터 복수 개의 제1 해(S1)를 구하는 제1 단계;상기 제1 해(S1)를 이용하여 유사도를 계산하고 클러스터링 하는 제2 단계;상기 클러스터링된 제1 해(S1)에서 임의의 해를 선택하여 제2 해(S2)를 구하는 제3 단계; 및상기 제2 단계 및 상기 제3 단계를 반복적으로 수행하여 최적 해(Sm)를 도출하는 제4 단계를 포함하고,상기 제2 단계에서, (i+1) 번째 해(1≤i≤m-1)를 구하기 위해 i 번째 해의 유사도가 계산되고, 상기 유사도에 따라 i 번째 해가 클러스터링되며, 상기 클러스터링된 i 번째 해에서 임의의 해가 선택되어 (i+1) 번째 단계가 진행되는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 방법
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제 7 항에 있어서,상기 제2 단계에서,상기 유사도의 평균, 표준편차, 신뢰도, 및 신뢰구간을 이용한 통계적 추정 방법으로 상기 클러스터링이 수행되는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 방법
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제 9 항에 있어서,상기 제2 단계에서,상기 신뢰도에 의해 상기 클러스터링이 제어되는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 방법
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제 7 항에 있어서,상기 제2 단계에서, 유사도 판별 함수를 이용하여 상기 유사도가 계산되고,상기 유사도 판별 함수는,(i-1) 번째의 해 벡터의 무게 중심을 나타내는 기준 벡터(Oi), 상기 기준 벡터와 i 번째 해 벡터 사이의 반지름 (ri,jk, ri,jl), i 번째의 서로 다른 두 해 벡터 사이의 인접거리(di,jk,jl), 및 상기 두 해 벡터와 상기 기준 벡터를 기준으로 이루는 각(θi,jk,jl)을 이용하는 것을 특징으로 하는 최적화 계산 방법
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제 11 항에 있어서,상기 유사도 판별 함수는,상기 기준 벡터, 상기 반지름, 상기 인접거리, 상기 각을 이용한 다음 식인 것을 특징으로 하는 최적화 계산 방법
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