Polynomial is used to optimize crown bowl shape of a marine medium speed diesel engine piston. The primary goal of this paper is that it's for an original design through a thermal stress and highest temperature minimum. Piston is modeled using solid element with 6 design variables defined the positional coordinate value. Global optimum of design variables are found and evaluated as developed and integrated with the optimum algorithm combining genetic algorithm(GA) and tabu search(TS). Iteration for optimization is performed based on the result of finite element analysis. After optimization, thermal stress and highest temperature reduced 0.68% and 1.42% more than initial geometry.
AGV flowpath layout design is one of the most important steps for efficient AGV systems design. Since it was formulated by Gaskins & Tanchoco (1987), a unidirectional AGV flowpath layout design problem has been tackled by many researchers. However, the solution methods were traded off between the solution quality and the computational time. In this paper, a tabu search technique is applied to obtain a good solution for a relatively large problem in reasonable computational time. Specifically, fast construction algorithm for feasible initial solutions, long-term memory structure and neighbor solutions generation are adapted to the problem characteristics and embedded in the tabu search algorithm. Also, sets of computational experiments show that the proposed tabu search algorithm outperforms to the Ko and Egbelu's algorithm (2003).
In this paper, we present a distribution planning method for a supply chain. Like a typical distribution network of manufacturing firms, we have the form of arborescence. To consider more realistic situation, we investigated that an outside supplier has limited capacity. The customer demands are given in deterministic form in finite number of discrete time periods. In this environment, we attempt to minimize the total costs, which is the sum of inventory holding and backorder costs over the distribution network during the planning horizon. To make the best of the restricted capacity, we propose the look-ahead feature. For looking ahead, we convert this problem into a single machine scheduling problem and utilize tabu search approach to solve it. Numerous simulation tests have shown that the proposed algorithm performs quite well.
In solving the Travel Salesman Problem(TSP), we easily reach local optimal solutions with the existing methods such as TWO-OPT, THREE-OPT, and Lin-Kernighen. Tabu search, as a meta heuristic, is a good mechanism to get an optimal or a near optimal solution escaping from the local optimal. By utilizing AI concepts, tabu search continues to search for improved solutions. In this study, we focus on developing a new neighborhood structure that maintains the feasibility of the tours created by exchange operations in TSP. Intelligent methods are discussed, which keeps feasible tour routes even after exchanging several edges continuously. An extended tabu search model, performing cycle detection and diversification with memory structure, is applied to TSP. The model uses effectively the information gathered during the search process. Finally, the results of tabu search and simulated annealing are compared based on the TSP problems in the prior literatures.
This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using parallel tabu search (PTS). The TS is efficient optimization method using meta-heuristic. In this paper, to reduce the computation time for evaluating the neighborhoods, an evaluating method only on changed part and a path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with conventional methods. Numerical results show improvements in the generation cost and the computation time compared to previously obtained results.
This Paper Presents a efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems of radial type. To apply tabu search to reconfiguration of distribution system, in this Paper we Propose the several move methods and efficient reconfiguration procedure. We also discuss the tabu search techniques of diversifying the search of solution space as well as the simple tabu search. The experimental results show that the proposed tabu search techniques have the ability to search a good solution.
In this paper, we propose a Probabilistic Tabu Search(PTS) method for hydro-thermal scheduling. Hydro scheduling has many constraints and very difficult to solve the optimal schedule because it has many local minima. To solve the problem effectively, the proposed method uses two procedures, one is Tabu search procedure that plays a role in local search, and the other is Restarting procedure that enables to diversify its search region. To adjust parameters such as a reducing rate and initial searching region, search strategy is selected according to its probability after Restarting procedure. In order to show the usefulness of the proposed method, the PTS is applied on two cases which have dependent hydro plants and compared to those of other method. The simulation results show it is very efficient and useful algorithm to solve the hydro-thermal scheduling problem.
Wireless sensor network (WSN) is a distributed self-organizing network which contains a large number of tiny multi-functional sensor nodes. The network life time is an important issue in WSN because every sensor node has a constraint on electric supply. In this paper, an energy consumption model is described and a GA-based algorithm will be used to optimize the energy consumption by analyzing the working model of sensor nodes. The model will provide an effective reference of working pattern for WSN. This algorithm is evaluated through analysis and simulations.
In the proto design stage of a new car, the performance of an occupant protection system is often evaluated by CAE instead of the real test. CAE predicts and recommends the appropriate design values hence reducing the number of the real tests. However, the existing researches using CAE in predicting the performances do not consider the uncertainties of parameters, in which inconsistency between the actual test results and CAE exists. In this research, the optimization procedure of a protection system such as airbag and load limiter is suggested for the frontal collision. The DACE modeling known as Kriging interpolation is introduced to obtain the meta model of the system followed by the tabu search method to determine a global optimum. Finally, the distribution of a suggested design is determined through the Monte-Carlo Simulation.
This paper presents an efficient algorithm for the loss minimization of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in large scale distribution systems. Simulated annealing is particularly well suited for large combinational optimization problem, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. Tabu search attempts to determine a better solution in the manner of a greatest-descent algorithm, but it can not give any guarantee for the convergence property. The hybrid algorithm of two methods with two tabu lists and the proposed perturbation mechanism is applied to improve the computation time and convergence property Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using a KEPCO's distribution system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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