Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determines the optimal component reliability to maximize the system reliability under cost constraint in this study. Reliability optimization problem has been known as a NP-hard problem and normally formulated as a mixed binary integer programming model. Component structure, reliability, and cost were computed by using HPGA and compared with the results of existing meta-heuristic such as Ant Colony Optimization(ACO), Simulated Annealing(SA), Tabu Search(TS) and Reoptimization Procedure. The global optimal solutions of each problem are obtained by using CPLEX 11.1. The results of suggested algorithm give the same or better solutions than existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improving solution through swap and 2-opt processes.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2282-2303
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2021
To solve the problems of heavy computing load and system transmission pressure in energy internet (EI), we establish a three-tier cloud-edge integrated EI network based on a cloud-edge collaborative computing to achieve the tradeoff between energy consumption and the system delay. A joint optimization problem for resource allocation and task offloading in the threetier cloud-edge integrated EI network is formulated to minimize the total system cost under the constraints of the task scheduling binary variables of each sensor node, the maximum uplink transmit power of each sensor node, the limited computation capability of the sensor node and the maximum computation resource of each edge server, which is a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) problem. To solve the problem, we propose a joint task offloading and resource allocation algorithm (JTOARA), which is decomposed into three subproblems including the uplink transmission power allocation sub-problem, the computation resource allocation sub-problem, and the offloading scheme selection subproblem. Then, the power allocation of each sensor node is achieved by bisection search algorithm, which has a fast convergence. While the computation resource allocation is derived by line optimization method and convex optimization theory. Finally, to achieve the optimal task offloading, we propose a cloud-edge collaborative computation offloading schemes based on game theory and prove the existence of Nash Equilibrium. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm can improve output performance as comparing with the conventional algorithms, and its performance is close to the that of the enumerative algorithm.
XML은 인터넷상에서 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이다. 본 논문에서는, XML문서에 대한 경로-지향 질의어의 평가를 위한 새로운 접근법에 대하여 기술한다. 본 논문의 접근법에서는, 경로-지향 질의어의 평가속도를 개선하기 위해 경로서명을 이용하는 병렬 매치 인덱싱 구조의 제안과 함께 데이타베이스 안에 저장된 엘리먼트들의 경로서명들과 입력된 질의어의 경로서명 사이에 매치작업을 수행하기 위한 병렬 매치 알고리즘을 설계한다. 먼저, 병렬 매치 구조를 형성하기 위해서는 XML 문서상의 모든 경로서명들에 대한 이진 트라이를 구성한 다음 이들을 병렬 매치 인덱싱 구조로 변환한다. 경로-지향 질의어의 검색 연산을 수행하기 위해 병렬 매치 인덱싱 구조와 병렬 매치 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법에서 알고리즘의 시간 복잡도는 XML 문서내의 경로서명의 수에 대하여 로그값에 비례한다.
최근 저가의 모바일 기기들이 출시되면서 단순한 휴대용 전자수첩에서 벗어나 학습과 업무용을 많은 이용되고 있으며 일반적인 응용프로그램 또한 많이 생산되고 있다. 그러나 휴대용 모바일 기기들의 단점중 하나가 저속의 소용량 시스템이라는 것이다. 이로 인해 일반 시스템에서 가동 중인 데이터베이스나 검색 알고리즘을 이식 시킬 경우 시스템의 성능을 저하되고 만다. CBDS trio알고리즘을 적용하여 모바일 환경에 맞는 저 용량 색인과 빠른 검색을 실현시킬 수 있게 되었다. 성능을 파악하기 위해 B-tree로 구현된 자바 Treeset API와 비교해본 결과 속도에서는 약간 느렸으나 저장 공간에서는 약 29$\%$의 공간 절약을 할 수 있어 실용 가능함을 보여주고 있다.
능동위상배열안테나는 적절한 급전신호 가중치 선택에 따라 대국을 향해 주 빔을 조향할 수 있을 뿐만 아니라 간섭원 방향으로 패턴 널을 형성할 수 있다. 주 빔의 조향을 위한 급전신호 가중치는 방사소자의 위치를 기반으로 쉽게 산출할 수 있다. 그리고 패턴 널 형성을 위한 급전신호 가중치 또한 적절한 요구 방사패턴 설정과 WLSM(Weighted Least Squares Method)을 이용하면 산출할 수 있다. 그러나 일반적인 무선 통신망 환경에서 간섭원의 위치는 미인지 상황에 있다. 따라서 적응형 패턴 널 형성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 요구 방사특성 설정에 따른 패턴 널 형성이 가능함을 확인하고, 이를 기반으로 관측 영역 기준 이진탐색 알고리즘을 이용하여 간섭원 적응형 패턴 널 형성 기법에 관하여 연구하였다. 제시된 기법을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 효율적으로 간섭 적응형 패턴 널 형성이 가능함을 확인하였다.
유사 서브 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. 본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스 데이타베이스를 처리 대상으로 하여 효율성과 정확도를 보장하는 실용적인 유사 서브 시퀀스 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이진 트라이를 인덱스 구조로 채택하여 DNA 시퀀스로부터 추출한 일정 길이의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first)방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 그러나 질의 길이가 윈도우의 크기보다 큰 일반적인 경우에는 질의를 일정 길이의 서브 시퀀스로 분해하여 각 서브 시퀀스에 대하여 유사 서브 시퀀스 검색을 수행한 후, 후처리 과정에 의하여 정확도에 손상 없이 이들 결과를 결합하는 분할 질의 처리 방식을 채택한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 40%의 작은 저장 공간을 가지고도 약 4-17배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다. 또한 분할 질의 처리 방식에 의한 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 질의 길이가 긴 경우에도 효율적으로 동작하여 Suffix와 Smith-Waterman 알고리즘에 비하여 각각 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
Kim, Hyoung-Yuk;Kim, Sang-Yong;Oh, Hoon;Park, Hong-Seong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.747-752
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2004
Researches about scheduling of the distributed real-time systems have been proposed. However, they have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. So this paper proposes a new scheduling method for distributed real-time systems consisting of sporadic and periodic tasks with precedence relations and sporadic and periodic messages, guaranteeing end-to-end constraints. The proposed method is based on a binary search-based period assignment algorithm, an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm, and three kinds of schedulability analysis, node, network, and end-to-end schedulability analysis. In addition, this paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system, shows that existing scheduling methods such as Rate Monotonic (RM) scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints, and proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm.
프로세서는 이용율의 최대한와 시스템 단편화의 최소화를 고려하여 들어오는 각 작업에 할당되어진다. 따라서 하이퍼큐브에서 프로세서를 효율적으로 할당하는 방법은 시스템 성능에 중요한 요인이 된다. 효율적이 프로세서 할당을 위해서는 필요한 크기의 서브큐브가 유용한지를 찾는 것과, 여러 개의 사용되지 않는 작은 서브큐브를 하나의 큰 서브큐브로 만들어 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 사용가능한 서브큐 브를 표현하는 이진트리를 얻기 위해 교환이 수행될 레벨과 파트너를 직접 결정하는 트리교환 알고리즘과 이를 이용한 할당방법에 관하여 언급한다. 제안된 알고리즘의 트리 탐색시간에 대한 복잡도는 $O\ulcorner$n/2$\lrcorner$$\times$2n)으로서 기존의 다른 방법들 과 비교하여 좋은 성능을 보인다.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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