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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이동희 (한양대학교) 김보라 (한양대학교) 양진경 (한양대학교) 오선혜 (한양대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제43권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
164 - 175 (12page)
DOI
10.7232/JKIIE.2017.43.3.164

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Dual response surface optimization (DRSO) attempts to optimize mean and variability of a process response variable using a response surface methodology. In general, mean and variability of the response variable are often in conflict. In such a case, the process engineer need to understand the tradeoffs between the mean and variability in order to obtain a satisfactory solution. Recently, a Posterior preference articulation approach to DRSO (P-DRSO) has been proposed. P-DRSO generates a number of non-dominated solutions and allows the process engineer to select the most preferred solution. By observing the non-dominated solutions, the DM can explore and better understand the trade-offs between the mean and variability. However, the non-dominated solutions generated by the existing P-DRSO is often incomprehensive and unevenly distributed which limits the practicability of the method. In this regard, we propose a modified P-DRSO using multiple objective genetic algorithms. The proposed method has an advantage in that it generates comprehensive and evenly distributed non-dominated solutions.
#Response Surface Methodology #Dual Response Surface Optimization #Multiple Objective Genetic Algorithm #Posterior Preference Articulation Approach

목차

1. 서론
2. 기존 연구 고찰
3. 제안된 방법
4. 사례 1 : 프린팅 공정
5. 사례 2 : 가스 메탈 아크 용접 공정
6. 토의
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
Arungpadang, T. R. and Kim, Y. J. (2013), A Study on Dual Response Approach Combining Neural Network and Genetic Algorithm, Journal of Korean Institute of Industrial Engineers, 39(5), 361-366. Byun, J. O. and Choi, Y. H. (2015), Stair Locomotion Method of Quadruped Robot Using Genetic Algorithm, The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, 10(9), 1039-1047. Box, G. E. P. and Draper, N. R. (1987), Empirical Model Building and Response Surfaces, John Wiley & Sons, NY, United States. Charnes, A., Cooper, W., and Ferguson, R. (1955), Optimal estimation of executive compensation by linear programming, Management Science, 1(2), 138-151. Deb, K., Agrawal, S., Pratap, A., and Meyarivan, T. (2000), A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization : NSGA-II, Lecture Notes in Computer Science, 1917, 849-858.

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