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신정규; 이상일; 박경진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신정규 이상일 박경진

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제29권 제12호

발행연도: 2005.12

수록면: 1,629 - 1,637 (9page)

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Optimum sensitivity analysis (OSA) is the process to find the sensitivity of optimum solution with respect to the parameter in the optimization problem. The prevalent OSA methods calculate the optimum sensitivity as a post-processing. In this research, a simple technique is proposed to obtain optimum sensitivity as a result of the original optimization problem, provided that the optimum sensitivity of objective function is required. The parameters are considered as additional design variables in the original optimization problem. And then, it is endowed with equality constraints to penalize the additional variables. When the optimization problem is solved, the optimum sensitivity of objective function is simultaneously obtained as Lagrange multiplier. Several mathematical and engineering examples are solved to show the applicability and efficiency of the method compared to other OSA ones.

참고문헌 (17)

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Barthelemy, J.M. and Sobieszczanski-Sobieski, J., 1983, “Optimun sensitivity derivatives of Obective functions in nonlinear programming," AIM Journal, Vol. 21, No.6, pp. 913~915.

Satty, T.L., 1959, "Coefficient perturbation of a constrained extremum," Operations research, Vol. 7, No.3, pp.294~302.

Fiacco, A.V 1976, “Sensitivity analysis for nonlinear programming using penalty methods," Mathematical programming, Vol. 10, pp. 287~311.

Armacost, RL. and Fiacco, A.V 1974, “Computational experience in sensitivity analysis for nonlinear programming," Mathematical programming, Vol. 6, pp. 301~326.

McKeown, J.J., 1980, "Parametric sensitivity analysis of nonlinear programming problems," Nonlinear optimization-Theory and Algorithms, Lecture 15, Birkhauser, Boston.

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