확률론적 구조설계 최적화는 구조물의 역학적 특성이나 하중의 불확실성이나 임의성과 같은 변동성을 정량적이고 합리적으로 고려할 수 있다는 점에서 기존의 전통적인 확정론적 최적화와 비교된다. 확률론적 최적화의 방법론으로는 개선된 일계이차모멘트법을 이용하는 신뢰도지수에 기반한 접근법(MPFP search)이 널리 알려져 있으며, 최근 목표성능치에 기반한 접근법(MPTP search)이 새롭게 제안되었다. 본 논문에서는 이들 두 가지 접근법에 대한 정식화를 수행하고, 특히 탐색과정에서 소모적인 반복계산을 발견하고 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 예제에서 두 접근법에 의한 확률론적 최적화를 수행하고 구조설계 최적화의 관점에서 두 접근법의 장단점을 비교·검토하였다.