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컴퓨터 프로세서에 의하여 적어도 둘 이상의 성능 지표를 기준으로 파레토 집합을 선택하는 방법에 있어서,복수의 설계안들에 대하여 초기 시뮬레이션 자원을 각각 동일하게 할당하고, 할당된 상기 초기 시뮬레이션 자원을 이용하여 상기 설계안들 별로 시뮬레이션을 수행함으로써 시뮬레이션 결과에 대한 상기 설계안들 각각의 통계 정보를 도출하는 제1 시뮬레이션 자원 할당 단계;상기 통계 정보를 이용하여 상기 설계안들 각각의 불확실성값을 계산하고, 상기 계산된 불확실성값에 대응하는 여분의 시뮬레이션 자원을 상기 설계안들 각각에 추가로 할당함으로써 상기 통계 정보를 업데이트 하는 제2 시뮬레이션 자원 할당 단계; 및업데이트된 상기 통계 정보를 통해 상기 파레토 집합에 포함되는 설계안을 제시하는 단계; 를 포함하고,상기 제2 시뮬레이션 자원 할당 단계는 상기 여분의 시뮬레이션 자원을 모두 소모할 때까지 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제1 항에 있어서, 상기 통계 정보는상기 설계안들에 대한 시뮬레이션 결과 계산되는 상기 성능 지표에 대한 추정 성능치, 표본 분산, 표준 오차를 포함하는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제1 항에 있어서, 상기 제2 시뮬레이션 자원 할당 단계는반복적으로 업데이트되는 상기 통계 정보를 이용하여 상기 설계안들의 불확실성값을 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제1 항에 있어서, 상기 제2 시뮬레이션 자원 할당 단계는상기 통계 정보를 이용하여 상기 설계안들의 불확실성값을 계산하는 단계;상기 불확실성값에 대응하여 상기 여분의 시뮬레이션 자원을 추가로 할당하는 단계; 및추가로 할당된 시뮬레이션 자원에 대응하여 상기 설계안들 별로 시뮬레이션을 수행함으로써 상기 통계 정보를 업데이트 하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제5 항에 있어서, 상기 여분의 시뮬레이션 자원을 추가로 할당하는 단계는사용 가능한 상기 시뮬레이션 자원을 상기 불확실성값을 기준으로 나누어 상기 설계안들 별로 할당하는 단계인 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제5 항에 있어서, 상기 시뮬레이션 자원을 추가로 할당하는 단계는반복될 때마다 여분의 상기 시뮬레이션 자원 중 동일한 양의 상기 시뮬레이션 자원을 나누어 상기 설계안들 별로 할당하는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제5 항에 있어서, 상기 불확실성값을 계산하는 단계는임의의 설계안 값의 p값을 이용하여 계산되는 중간값을 통해 계산되고, 상기 p 값은을 통해서 계산되며, 상기 X는 t-분포를 따르는 임의의 변수이고, δio,jo는 p값을 의미하며, sio는 설계안 xi의 성능 지표 o 에 대한 시뮬레이션 수행후 계산되는 추정 성능치의 표본 분산의 제곱근 값을 의미하고, Ni는 설계안 xi에 대한 시뮬레이션의 반복 횟수를 의미하고, io 와 jo 는 시뮬레이션 결과 설계안 xi와 xj에 대한 추정 성능치를 의미하는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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제8 항에 있어서, 추정되는 파레토 집합에 상기 임의의 설계안 xd이 포함되지 않는 경우, 상기 임의의 설계안 xd의 불확실성값은 을 통해 계산되고,상기 εi(1),d, εi(2),d,
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제8 항에 있어서, 추정되는 파레토 집합에 상기 임의의 설계안 xn이 포함되는 경우, 상기 임의의 설계안 xn의 불확실성값은 을 통해 계산되고,상기 εn,i(1), εn,i(2) ,
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제8 항에 있어서, 상기 시뮬레이션 자원을 추가로 할당하는 단계에서임의의 설계안 xi에 대하여 할당되는 시뮬레이션 자원은 에 의하여 계산되고,상기 αi는 각 설계안이 자신의 계산된 불확실성값에 따라 할당받게되는 시뮬레이션 자원의 수를 의미하고, 상기 Δ는 상기 제2 시뮬레이션 자원 할당 단계에서 할당되는 시뮬레이션 자원의 크기를 의미하며, ωi는 상기 임의의 설계안 xi의 불확실성값을 의미하고, 상기 k는 모든 설계안의 수를 의미하는 것을 특징으로 하는 파레토 집합 선택 방법
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