원자력발전소에서 근무하는 성원들에게 있어서 최소선량경로계획화문제는 될수록 작은 방사선쪼임을 받게 하는데서 중요한 문제의 하나이다. 비록 원자력발전소가 많은 방사선보호설비들로 장비되여있지만 근무자들은 여전히 방사선환경속에서 방사선쪼임을 받으며 일하고있다. 그러므로 방사선보호의 견지에서 안전성과 효률성을 높이고 불필요한 방사선쪼임을 피하기 위해서는 최소선량경로들을 제공해야 한다.
이 연구에서 우리는 복잡한 환경을 고려하여 장애물을 에도는 기술을 개선하고 Rao알고리듬의 방향성풀이갱신방법과 전통적인 인공벌군알고리듬을 결합한 Rao결합인공벌군(RABC)알고리듬을 제안한다.
그림 1은 제안한 장애물에돌이기술을 보여주고있다.
제안한 RABC알고리듬은 전통적인 인공벌군알고리듬에서와 같이 풀이들을 세 단계 즉 고용벌단계, 구경벌단계와 정찰벌단계를 거쳐 갱신된다. 모집단의 초기화는 다음의 카오스알고리듬에 의해 진행된다. 고용벌과 구경벌단계에서는 Rao2알고리듬으로 풀이들이 갱신된다. 정찰벌단계에서는 탐색의 다양성을 더욱 높이는 풀이갱신도식을 리용하였다.
가상적인 방사선환경에서 장애물에돌이기술과 경로계획화알고리듬을 검증하였다. Dijkstra, GB-RRT*알고리듬들과의 비교결과 제안된 에돌이기술과 알고리듬이 우수하다는것이 증명되였다.
이상의 연구결과는 잡지 《Nuclear Engineering and Design》에 《Rao-combined artificial bee colony algorithm for minimum dose path planning in complex radioactive environments》(https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2022.112043) 의 제목으로 출판되였다.
