| 초록 |
공정 최적화 및 합성 분야에 대한 연구는 최근 10여년간 많은 발전을 거듭해 왔다. 특히, 컴퓨터의 발달과 더불어 수리 계획법(Numerical Programming)에 기초한 NLP, MILP, MINLP에 대한 알고리듬 개발은 이 분야에 있어 비약적인 발전을 가져와서 현재는 비교적 큰 문제에도 적용되고 있다. 특히, 열교환망 합성 문제는 실제 공정에도 여러 경로로 응용되고 있다. 그러나, 수학적 방법에 기초한 알고리듬은 계산 비용이 많이 들고, 전역 최적해를 보장할 수 없고, 초기치에 매우 민감하며 적용 가능한 문제가 매우 한정적이라는 면에서 그 한계를 드러내고 있다. 하지만, 유전 알고리듬은 이러한 문제를 극복할 수 있으며, 여러 형태의 변수들을 동시에 처리할 수 있고 알고리듬이 단순하여 여러 단계를 거치지 않아도 되는 장점을 가지고 있다. 비선형성이 높은 화학 공정의 경우, 이러한 유전 알고리듬이 성공적으로 적용될 수 있으며, 현재 스케쥴링, 제어 문제 등에 응용되고 있어 향후 노력에 따라 잠재력이 매우 큰 연구 분야라 할 수 있다.
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