태양광 도로 표면은 혁신적인 건축 통합 태양광 형태로서 최근 몇 년간 큰 주목을 받고 있습니다. 그러나 신뢰성 분석 및 신뢰성 기반 최적 설계 연구는 여전히 부족한 실정입니다. 본 연구는 경쟁 위험 환경에서 태양광 바닥재 최적 재구성 설계 문제를 최초로 탐구하며, 유전 알고리즘과 Munkres 할당 조정을 결합한 혼합 최적화 프레임워크(GAMA)를 제안합니다. 이 프레임워크는 두 단계 전략을 통해 목표를 달성합니다: 첫째, 유전 알고리즘을 이용해 재구성 설계의 파레토 최적 해 집합을 결정하여 시스템 신뢰성과 이전 비용을 균형 있게 조정합니다; 둘째, Munkres 알고리즘을 도입하여 행렬 할당을 세밀하게 조정함으로써 신뢰성을 유지하면서 운영 및 유지보수 비용을 더욱 감소시킵니다. 연구는 완전 교차 연결(TCT) 토폴로지를 가진 태양광 바닥재 시스템 사례를 통해 방법의 유효성을 검증하였으며, 복잡한 환경에서 태양광 도로 표면의 장기 운영을 위한 혁신적인 해결책을 제공합니다.

태양광 바닥재 시스템; 신뢰성 최적 설계; 경쟁 위험; 유전 알고리즘; Munkres 할당; 태양광 도로 표면