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신뢰성응용연구 = Journal of the applied reliability   v.18 no.2, 2018년, pp.173 - 183   KCI
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시험평가 실험계획을 위한 최적화 모형
Optimization Model for Planning of Experiments in Test and Evaluation Process

조남석   (국방대학교 국방과학학과  );
  • 초록

    Purpose: It is critical to design a set of experiments in Test and Evaluation Process for a weapon system. Because there is no sufficient resources in real-world, one must choose a subset of experiments which is considered to be more important. Methods: We introduce an optimization model for choosing the subset of experiments by considering a priority of experimental variable and level and restrictions of resources. We describe in detail how we construct objective function and constraints which must be a right realization of our logic and assumption. Conclusion: Since our optimization model turns out to be computationally difficult to solve, we introduce an algorithm for reducing the size of problem. Various computational results follows.


  • 주제어

    Test and Evaluation  . Optimization Model  . Design of Experiments  . Integer Programming  .

  • 참고문헌 (7)

    1. Defense Acquisition Program Administration (2013). "Weapon System Test and Evaluation Handbook". 
    2. Park, J. W. (2015). "The Action of the Reliability Enhancement in Test and Evaluation of the Weapon Systems". Journal of Applied Reliability, Vol. 15, No. 2, pp. 108-123. 
    3. Oh, S. R., Jung, D. S., and Seo, Y. H. (2016). "Scenario-based Evaluation Object Selection Research for Performance Evaluation of Weapon System". The Korean Operations Research and Management Science Society Spring Conference Proceeding, pp. 1239-1244. 
    4. Lee, B. and Seo, Y. H. (2014). "A Design of Operational Test & Evaluation System for Weapon Systems thru Process-based Modeling". Journal of the Korea Society for Simulation, Vol. 23, No. 4, pp. 211-218. 
    5. Lee, S. K. and Park, J. W. (2013). "Recommendation for Test and Evaluation Planning". Defense Technology, Vol. 409, pp. 62-73. 
    6. Montgomery (2005). "Design and Analysis of Experiments". 6th Edition, John Wiley & Sons, New York (USA). 
    7. Tawarmalani, M. and Sahinidis, N. V. (2005), "A Polyhedral Brach-and- cut approach to global optimization". Mathematical Programming, Vol. 103, pp. 225-249 

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