The framework, described in this paper, involves artificial evolutionary systems that re -produce aimed solutions through a simulated Darwinian evolution process. Through this process the framework designs structures of machines innovatively and emergently especially in the stages of conceptual and basic design. Since the framework simulates the evolution of nature, it inevitably involves processes that converse the natural evolution to the artificial evolution. For the conversion, based on several methods as the building block modeling, Artificial Life, evolutionary computation and the law of natural selection, we propose a series of processes that consists of modeling, evaluation, selection, evolution etc. We have demonstrated the implementation of the framework with the design of multi-step gear systems.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.146-156
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2020
Two High Tensile Strength Steel (EH47) plates with thickness of 70 mm were butt-welded together by multi-pass Submerged Arc Welding (SAW), also the hardness and welding residual stress were investigated experimentally. Based on Thermal-Elastic-Plastic Finite Element (TEP FE) computation, the thermal cycles during entire welding process were obtained, and the HAZ hardness of multi-pass butt welded joint was computed by the hardenability algorithm with considering microstructure evolution. Good agreement of HAZ hardness between the measurement and computational result is observed. The evolution of each phase was drawn to clarify the influence mechanism of thermal cycle on HAZ hardness. Welding residual stress was predicted with considering mechanical response, which was dominantly determined by last cap welds through analyzing its formation process.
프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.
This paper proposes an evolutionary computation approach for automated design of mechanical structures especially in its early stage of design phases. Due to the known characteristics of the stage, the approach basically involves a synthetic design method with the composition of building blocks representing the elements of mechanical objects. In order for the building blocks to be more suitable for representation and evolution of mechanical structures, Elementary Cell Blocks (ECBs) are introduced as new building blocks. A new Darwinian evolution process for the new building blocks is also necessarily involved in the approach. We have demonstrated the implementation of the approach with the design of multi-step gear systems.
This paper presents an unified method which solves real and reactive power dispatch problems for the economic operation of power systems using evolutionary computation such as genetic algorithms(GA), evolutionary programming(EP), and evolution strategy(ES). Many conventional methods to this problem have been proposed in the past, but most of these approaches have the common defect of being caught to a local minimum solution. The proposed methods, applied to the IEEE 30-bus system, were run for 10 other exogenous parameters and composed of P-optimization module and Q-optimization module. Each simulation result, by which evolutionary computations are compared and analyzed, shows the possibility of applications of evolutionary computation to large scale power systems.
The new aspect of contemporary architectural design is the computer simulation of morphogenesis and evolution of the organic body. Morphogenesis and evolution is the kind of emergence that is the process of complex pattern formation from simpler rules in complex system. The development comprises the sequence of pattern formation, differentiation, morphogenesis, growth. This study analyzes the application methodology of various biomorphism in contemporary architecture. The methods of generative application by computation in architecture are self-organization, differentiation, growth algorithm via MoSS. And the methods of evolution by computation are genetic algorithm, multi-parameter in environments, phylogenetic cross-over, competing as natural selection, mutation+external constraints, generative algorithm+genetic algorithm via Genr8.
Genetic Algorithm(GA), that is shown stable performance to find an optimal solution, has been used as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since it takes so much time to execute a long computation process for iterative evolution and adaptation. In this paper, a hardware-based adaptive GA was proposed to reduce the serious computation time of the evolutionary process and to improve the accuracy of convergence to optimal solution. The proposed GA, based on steady-state model among continuos generation model, performs an adaptive mutation process with consideration of the evolution flow and the population diversity. The drawback of the GA, premature convergence, was solved by the proposed adaptation. The Performance improvement of convergence accuracy for some kinds of problem and condition reached to 5-100% with equivalent convergence speed to high-speed algorithm. The proposed adaptive GAP(Genetic Algorithm Processor) was implemented on FPGA device Xilinx XCV2000E of EHW board for face recognition.
This paper presents a design of fuzzy power system stabilizer (FPSS) using adaptive evolutionary computation (AEC). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations. FPSS shows better control performances than conventional power system stabilizer (CPSS) in three-phase fault with heavy load which is used when tuning FPSS. To show the robustness of the proposed FPSS, it is appliedto damp the low frequency oscillations caused by disturbances such as three-phase fault with normal and light load, the angle deviation of generator with normal and light load and the angle deviation of generator with heavy load. Proposed FPSS shows better robustness than CPSS.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.155-160
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2021
Differential evolution is an efficient algorithm for solving continuous optimization problems. However, its performance deteriorates rapidly, and the runtime increases exponentially when differential evolution is applied for solving large-scale optimization problems. Hence, a novel cooperative coevolution differential evolution based on Spark (known as SparkDECC) is proposed. The divide-and-conquer strategy is used in SparkDECC. First, the large-scale problem is decomposed into several low-dimensional subproblems using the random grouping strategy. Subsequently, each subproblem can be addressed in a parallel manner by exploiting the parallel computation capability of the resilient distributed datasets model in Spark. Finally, the optimal solution of the entire problem is obtained using the cooperation mechanism. The experimental results on 13 high-benchmark functions show that the new algorithm performs well in terms of speedup and scalability. The effectiveness and applicability of the proposed algorithm are verified.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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