In this paper, we study an asymmetric two-way relaying network where two source nodes intend to exchange information with the help of multiple relay nodes. A hybrid time-division broadcast relaying scheme with joint relay selection (RS) and power allocation (PA) is proposed to realize energy-efficient transmission. Our scheme is based on the asymmetric level of the two source nodes' target signal-to-noise ratio indexes to minimize the total power consumed by the relay nodes. An optimization model with joint RS and PA is studied here to guarantee hybrid relaying transmissions. Next, with the aid of our proposed intelligent optimization algorithm, which combines a genetic algorithm and a simulated annealing algorithm, the formulated optimization model can be effectively solved. Theoretical analyses and numerical results verify that our proposed hybrid relaying scheme can substantially reduce the total power consumption of relays under a traffic asymmetric scenario; meanwhile, the proposed intelligent optimization algorithm can eventually converge to a better solution.
The layered coding structure of scalable video coding (SVC) with adaptive inter-layer prediction causes noticeable computational complexity increments when compared to existing video coding standards. To lighten the computational complexity of SVC, we present a fast algorithm to speed up the inter-mode decision process. The proposed algorithm terminates inter-mode decision early in the enhancement layers by estimating the rate-distortion (RD) cost from the macroblocks of the base layer and the enhancement layer in temporal, spatial, and inter-layer directions. Moreover, a search range decision algorithm is also proposed in this paper to further increase the motion estimation speed by using the motion vector information from temporal, spatial, or inter-layer domains. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the best mode and provide more efficient total coding time saving with very slight RD performance degradation for spatial and quality scalabilities.
In order to ensure that photovoltaic (PV) systems work at the maximum power point (MPP) and maximize the economic benefits, maximum power point tracking (MPPT) techniques are normally applied to these systems. One of the most widely applied MPPT methods is the incremental conductance (INC) method. However, the choice of the step size still remains controversial. This paper presents an improved variable step size INC MPPT algorithm that uses four different step sizes. This method has the advantages of INC but with the ability to validly adjust the step size to adapt to changes of the PV's power curve. The presented algorithm also simultaneously achieves increased rapidity and accuracy when compared with the conventional fixed step size INC MPPT algorithm. In addition, the theoretical derivation and specific applications of the proposed algorithm are presented here. This method is validated by simulation and experimental results.
In order to solve the contradiction between requirements of high sampling rate for acquiring accurate energy information of pulses and large amount of data to be processed timely, the method with an algorithm to correct errors caused by reducing the sampling rate is normally used in front-end read-out system, which is conductive to extract accurate energy information from digitized waveform of pulse. The functions and effects of algorithms, which mainly include polynomial fitting with different fitting times, double exponential function fitting under different sampling modes, and integral area algorithm, are analyzed and evaluated, and some meaningful results is presented in this paper. The algorithm described in the paper has been used preliminarily in a prototype system of Positron Emission Tomography (PET) for heavy-ion cancer therapy facility.
This study describes a novel algorithm for optimizing the quality yield of silicon wafer slicing. 12 inch wafer slicing is the most difficult in terms of semiconductor manufacturing yield. As silicon wafer slicing directly impacts production costs, semiconductor manufacturers are especially concerned with increasing and maintaining the yield, as well as identifying why yields decline. The criteria for establishing the proposed algorithm are derived from a literature review and interviews with a group of experts in semiconductor manufacturing. The modified Delphi method is then adopted to analyze those results. The proposed algorithm also incorporates the analytic hierarchy process (AHP) to determine the weights of evaluation. Additionally, the proposed algorithm can select the evaluation outcomes to identify the worst machine of precision. Finally, results of the exponential weighted moving average (EWMA) control chart demonstrate the feasibility of the proposed AHP-based algorithm in effectively selecting the evaluation outcomes and evaluating the precision of the worst performing machines. So, through collect data (the quality and quantity) to judge the result by AHP, it is the key to help the engineer can find out the manufacturing process yield quickly effectively.
This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
Chen, Tim;Crosbie, Robert C.;Anandkumarb, Azita;Melville, Charles;Chan, Jcy
Advances in concrete construction
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제11권1호
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pp.1-9
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2021
This article discusses the issue of optimizing controller design issues, in which the artificial intelligence (AI) evolutionary bat (EB) optimization algorithm is combined with the fuzzy controller in the practical application of the building. The controller of the system design includes different sub-parts such as system initial condition parameters, EB optimal algorithm, fuzzy controller, stability analysis and sensor actuator. The advantage of the design is that for continuous systems with polytypic uncertainties, the integrated H2/H∞ robust output strategy with modified criterion is derived by asymptotically adjusting design parameters. Numerical verification of the time domain and the frequency domain shows that the novel system design provides precise prediction and control of the structural displacement response, which is necessary for the active control structure in the fuzzy model. Due to genetic algorithm (GA), we use a hierarchical conditions of the Hurwitz matrix test technique and the limits of average performance, Hierarchical Fitness Function Structure (HFFS). The dynamic fuzzy controller proposed in this paper is used to find the optimal control force required for active nonlinear control of building structures. This method has achieved successful results in closed system design from the example.
In computer graphics, the modeling and simulation of flames is a challenging problem. In this paper, we propose an approach for the simulation of a fire disaster. We use particle systems to describe the dynamic behavior fire. The illumination of dynamic flame is rendered by progressive radiosity algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1379-1397
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2013
We consider a system where a licensed radio spectrum is shared by multiple primary users(PUs) and secondary users(SUs). As the spectrum of interest is licensed to primary network, power and channel allocation must be carried out within the cognitive radio network so that no excessive interference is caused to PUs. For this system, we study the joint beamforming and power allocation problem via game theory in this paper. The problem is formulated as a non-cooperative beamforming and power allocation game, subject to the interference constraints of PUs as well as the peak transmission power constraints of SUs. We design a joint beamforming and power allocation algorithm for maximizing the total throughput of SUs, which is implemented by alternating iteration of minimum mean square error based decision feedback beamforming and a best response based iterative power allocation algorithm. Simulation results show that the algorithm has better performance than an existing algorithm and can converge to a locally optimal sum utility.
본 연구에서는 적응형혼합유전알고리즘(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm: AHGA) 접근법을 이용한 폐쇄루프 공급망(Closed-Loop Supply Chain: CLSC) 모델 최적화를 다루고 있다. CLSC 모델 구축을 위해 공급업체(Part Supplier), 제품제조업체(Product Manufacturer)등으로 구성된 전방향물류(Forward Logistics)와 수집업체(Collection Center), 회복센터(Recovery Center)등으로 구성된 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려하고 있다. 제안된 CLSC 모델은 수리모형(Mathematical Model)으로 표현되며, AHGA접근법을 이용해 이행되어 그 최적해를 구하게 된다. 수치실험에서는 기존연구에서 제안된 몇몇 접근법과 AHGA 접근법을 함께 사용하여 그 수행도를 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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