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목차
1. 서 론
2. 본 론
2.1 Fuzzy 선형계획법
2.2 SQL Server에 의한 해분석
2.3 전문가 시스템의 구성
2.4 적용 사례
2.5 SQL Server에 의한 해분석
3. 결 론
참 고 문 헌
2. 본 론
2.1 Fuzzy 선형계획법
2.2 SQL Server에 의한 해분석
2.3 전문가 시스템의 구성
2.4 적용 사례
2.5 SQL Server에 의한 해분석
3. 결 론
참 고 문 헌
본문내용
( -{1}over{5}{x}_{1}-{1}over{5}{x}_{2}+{26}over{5} RIGHT )
(15)
과 같이된다 .
따라서 Fuzzy 선형계획문제는 다음과 같은 통상의 선형계획문제로 귀착된다.
maximize λ
- x1 - 3x2 + 10λ -30 (16)
- x1 + 2x2 + 4λ 4 (17)
x1 + x2 + 5λ 26 (18)
2.5 SQL Server에 의한 해분석
적용예제의 문제를 본 연구에서 제시한 Fuzzy협조 알고리즘에 의하여 여러 형태의 의사 결정자 의지를 개입시킨 다수의 시뮬레이션에 대한 해를 데이터 베이스에 입력하였다. 본 연구의 주어진 적용 예제에 대한 시뮬레이션 조건으로서 목적함수 지망수준Z0 값은 40, 첫번째 제약조건의 허용폭 D1에 대한 값은 {2.0, 3.0, 4.0}, 두번째 제약조건의 허용폭 D2에 대한 값은 {5.0, 3.0, 1.0}, 세번째 제약조건의 허용폭D3 에 대한 값은{10.0, 7.5, 5.0}을 지정하여 전체 27건의사례에 대한 계산결과의 해집합을 데이타베이스의 입력자료로 삼았다. 다음 그림3에 데이터 베이스에 입력된 해 테이블을 보인다.
그림 3. 해집합 테이블
본 연구에서 SQL Server에 의한 해 분석 결과를 다음에 보인다.
위에 나타낸 바와 같이 생산이득을 나타내는 목적함수 측면에서는 3번 case, 제품생산량 측면에서는 21번 case가 우선적인 안으로 나타나지만, 기대수준의 만족도 측면에서는 1번 case가 가장 바람직한 해로 탐색되었음을 알 수 있다. 또한 의사결정자가 지정한 제약조건의 허용폭과 목적함수의 만족도 수준에 대응한 해를 직접적으로 화면으로 출력하는 사용자 인터페이스를 부가시킴으로 이 시스템의 활용에 대한 효율성 제고를 도모하였으며, Fuzzy 시뮬레이션을 통하여 얻어진 다양한 해를 대상으로 전문가 경험적인 지식을 빌려 신속하게 논리 추론하여 종합적으로 해를 분석할 수 있음을 사례분석을 통하여 입증하였다.
3. 결 론
본 연구에서는 목표로 삼는 SQL Server에 의한 최적해 탐색 시스템의 개발시 다음과 같은 기대효과가 예상된다
(1) 제시한 최적해 탐색 시스템은 공학의 제반 수리문제 처리시 불확실성과 애매성을 분석적으로 처리 할 수 있도록 하므로서 기존의 일반 프로그램에 의한 수리문제 처리방식에 비해 큰 효율성을 가질 것으로 기대된다.
(2) 의사 결정자의 전문적인 경험을 해 결정과정에 반영하도록 하였다. 즉 상충되는 요소들의 균형을 유지하면서 시뮬레이션을 통하여 얻어지는 여러 개의 해 중에서 최적의 해를 추출하도록 하므로서 최적해 결정에 좋은 도구가 될 것으로 기대된다.
(3) 제시한 최적해 탐색 시스템은 MMI구성에 GUI방식을 사용하므로 사용자에게 친근감을 가지고 편리하게 사용하도록 하였으며 현재 많이 사용하고 있는 해탐색에 SQL Server를 이용하므로서 공학 제분야의 실제문제를 해결하는데 폭넓게 적용시킬 수 있을 것으로 기대 된다.
참 고 문 헌
1. EFRAIM TURBAN,1992, "Expert Systems and Applied Artificial Intelligence", Macmillan Publishing, pp.73-108.
2. William R. Vaughn, 1998, Hitchhiker's Guide to Visual Basic and SQL Server, Microsoft press, pp 555-780.
3. 이이표, 김병세, 1998, Microsoft Visual Basic Bible 6.0, 삼양 출판사,pp 474-619.
4. G.F.Luger, W.A.Stubblefield, 1989, ARTIFICIAL INTELLIGENCE and the Design of Expert Systems, The Benjamin/ Cummings Publing Company.
5. Peter Jackson, 1990, Introduction to Expert Systems, Addison Wesley.
6. Wendy B. Rauch-Hindin.1988, A Guide to Commercial Artificial Intelligence, Prentice-Hall.
7. 김화수, 고순주,1993, 인공지능의 이론과 실제, 집문당.
8. 本多中二 ,1989 , フアシイ 工學入門 , 海文堂 .
9. J.Liebowitz,1990, Expert Systems for Business and Management, Prentice-Hall.
(15)
과 같이된다 .
따라서 Fuzzy 선형계획문제는 다음과 같은 통상의 선형계획문제로 귀착된다.
maximize λ
- x1 - 3x2 + 10λ -30 (16)
- x1 + 2x2 + 4λ 4 (17)
x1 + x2 + 5λ 26 (18)
2.5 SQL Server에 의한 해분석
적용예제의 문제를 본 연구에서 제시한 Fuzzy협조 알고리즘에 의하여 여러 형태의 의사 결정자 의지를 개입시킨 다수의 시뮬레이션에 대한 해를 데이터 베이스에 입력하였다. 본 연구의 주어진 적용 예제에 대한 시뮬레이션 조건으로서 목적함수 지망수준Z0 값은 40, 첫번째 제약조건의 허용폭 D1에 대한 값은 {2.0, 3.0, 4.0}, 두번째 제약조건의 허용폭 D2에 대한 값은 {5.0, 3.0, 1.0}, 세번째 제약조건의 허용폭D3 에 대한 값은{10.0, 7.5, 5.0}을 지정하여 전체 27건의사례에 대한 계산결과의 해집합을 데이타베이스의 입력자료로 삼았다. 다음 그림3에 데이터 베이스에 입력된 해 테이블을 보인다.
그림 3. 해집합 테이블
본 연구에서 SQL Server에 의한 해 분석 결과를 다음에 보인다.
위에 나타낸 바와 같이 생산이득을 나타내는 목적함수 측면에서는 3번 case, 제품생산량 측면에서는 21번 case가 우선적인 안으로 나타나지만, 기대수준의 만족도 측면에서는 1번 case가 가장 바람직한 해로 탐색되었음을 알 수 있다. 또한 의사결정자가 지정한 제약조건의 허용폭과 목적함수의 만족도 수준에 대응한 해를 직접적으로 화면으로 출력하는 사용자 인터페이스를 부가시킴으로 이 시스템의 활용에 대한 효율성 제고를 도모하였으며, Fuzzy 시뮬레이션을 통하여 얻어진 다양한 해를 대상으로 전문가 경험적인 지식을 빌려 신속하게 논리 추론하여 종합적으로 해를 분석할 수 있음을 사례분석을 통하여 입증하였다.
3. 결 론
본 연구에서는 목표로 삼는 SQL Server에 의한 최적해 탐색 시스템의 개발시 다음과 같은 기대효과가 예상된다
(1) 제시한 최적해 탐색 시스템은 공학의 제반 수리문제 처리시 불확실성과 애매성을 분석적으로 처리 할 수 있도록 하므로서 기존의 일반 프로그램에 의한 수리문제 처리방식에 비해 큰 효율성을 가질 것으로 기대된다.
(2) 의사 결정자의 전문적인 경험을 해 결정과정에 반영하도록 하였다. 즉 상충되는 요소들의 균형을 유지하면서 시뮬레이션을 통하여 얻어지는 여러 개의 해 중에서 최적의 해를 추출하도록 하므로서 최적해 결정에 좋은 도구가 될 것으로 기대된다.
(3) 제시한 최적해 탐색 시스템은 MMI구성에 GUI방식을 사용하므로 사용자에게 친근감을 가지고 편리하게 사용하도록 하였으며 현재 많이 사용하고 있는 해탐색에 SQL Server를 이용하므로서 공학 제분야의 실제문제를 해결하는데 폭넓게 적용시킬 수 있을 것으로 기대 된다.
참 고 문 헌
1. EFRAIM TURBAN,1992, "Expert Systems and Applied Artificial Intelligence", Macmillan Publishing, pp.73-108.
2. William R. Vaughn, 1998, Hitchhiker's Guide to Visual Basic and SQL Server, Microsoft press, pp 555-780.
3. 이이표, 김병세, 1998, Microsoft Visual Basic Bible 6.0, 삼양 출판사,pp 474-619.
4. G.F.Luger, W.A.Stubblefield, 1989, ARTIFICIAL INTELLIGENCE and the Design of Expert Systems, The Benjamin/ Cummings Publing Company.
5. Peter Jackson, 1990, Introduction to Expert Systems, Addison Wesley.
6. Wendy B. Rauch-Hindin.1988, A Guide to Commercial Artificial Intelligence, Prentice-Hall.
7. 김화수, 고순주,1993, 인공지능의 이론과 실제, 집문당.
8. 本多中二 ,1989 , フアシイ 工學入門 , 海文堂 .
9. J.Liebowitz,1990, Expert Systems for Business and Management, Prentice-Hall.
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- 등록일2002.12.06
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