트러스 최적화: 수렴성·다양성 강화 다목적 가중평균 알고리즘

트러스 구조 설계와 같은 복잡한 공학 문제에서 다목적 메타휴리스틱 최적화는 탐색(exploration)과 활용(exploitation)의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 이는 최적의 해를 찾는 데 중요한 장벽으로 작용합니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 다목적 가중평균 알고리즘(MOWAA)을 제안합니다. MOWAA는 적응형 가중평균 위치 제어를 통해 개체군 이동을 최적화하여 해의 품질을 향상시킵니다. 이 알고리즘은 수렴성과 다양성을 동시에 강화하도록 설계되었습니다. MOWAA는 NSGA-II, MOEA/D, MOLCA 등 5가지 최신 다목적 최적화 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다. 8가지 다양한 트러스 구조 벤치마크 문제에서 MOWAA는 더 높은 하이퍼볼륨(HV) 값과 낮은 역세대 거리(IGD) 값을 기록하며, 목적 공간을 더 넓게 커버하는 고품질 파레토 프론트를 생성했습니다. 이러한 결과는 MOWAA가 복잡한 다목적 트러스 문제를 효과적으로 처리하며, 무게 최소화 및 컴플라이언스 트레이드오프에서 최적의 균형을 찾는 데 탁월한 능력을 가짐을 입증합니다. MOWAA는 단순하고 복잡한 구성 모두에서 견고함을 보여 구조 최적화 작업을 위한 신뢰할 수 있는 도구임을 시사합니다.