This thesis proposes an approach to select attractive system designs out of a solution set for a multi-objective optimization problem concerning the robustness to parameter variations. Various uncertainties such as the system model error, the change in operational condition, and the increase/decrease in the cost elements are considered. Three different sensitivity-based down-selection methods – the sensitivity Pareto front, the sensitivity-threshold combination Pareto front, and the sensitivity-effect weighted sum – are introduced. The parameter variation effects on the Pareto optimal solutions are presented by comparing the objective function according to the uncertainty realization point about the deterministic optimization problem and meta-heuristic optimization. An engineering design case study demonstrates the validity and potential applicability of the proposed approach. The proposed methods are compared with the robust optimization approach in terms of performance and computational cost.
A conceptual design framework for a missile system based on the proposed down-selection procedure is introduced. The down-selected solutions are compared with the solutions of robust optimization in terms of performance. The effectiveness of the proposed methods is demonstrated through statistical analysis for down-selected solutions and robust optimization solutions.
As a result, this thesis concludes that the appropriate design solutions can be selected out of efficient solutions (Pareto front), considering the robustness to parameter uncertainties through the sensitivity-based down-selection methods.
이 논문은 파라미터 불확실성을 고려한 다목적 최적화 문제의 강건해를 선정하는 접근 방법을 제안한다. 시스템 설계 과정에는 시스템 모델 오류, 운영 조건의 변화, 비용 요소의 증감 등 다양한 불확실성이 존재한다. 우량해 선정 기법으로 3가지 방법(민감도 파레토 프론트, 민감도-임계값 조합 파레토 프론트 및 민감도 효과 가중치 합)을 제시한다. 결정론적 최적화 문제와 메타 휴리스틱 최적화 문제에 대해 불확실성의 실현 시점에 따른 목적함수의 결과를 비교하여 파레토 최적해에 대한 파라미터의 변화에 대한 효과를 제시한다. 엔지니어링 설계 사례 연구를 통해 제안된 접근 방식의 타당성과 잠재적인 적용 가능성을 보여 주고, 성능 및 계산 비용 측면에서 강건 최적화 접근 방식과 비교하여 제시한다.
강건해 선정 절차를 기반으로 하는 유도탄 시스템의 개념 설계 프레임워크를 제시하고, 선정된 설계안을 성능 측면에서 강건 최적화 결과와 비교한다. 선정된 솔루션과 강건 최적화 솔루션에 대한 통계적인 분석을 통해 제안된 방법의 효과를 입증한다.
결과적으로 본 논문은 민감도 기반 우량해 선정 기법을 통해 파라미터 불확실성에 대한 견고성을 고려하여 효율적인 해(Pareto front) 중에서 적절한 설계안을 선택할 수 있다는 결론을 제시한다.
