• Computers and Concrete
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• 제27권4호
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• pp.319-332
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• 2021

The performance of gene expression programming (GEP) in predicting the compressive strength of bacteria-incorporated geopolymer concrete (GPC) was examined in this study. Ground-granulated blast-furnace slag (GGBS), new bacterial strains, fly ash (FA), silica fume (SF), metakaolin (MK), and manufactured sand were used as ingredients in the concrete mixture. For the geopolymer preparation, an 8 M sodium hydroxide (NaOH) solution was used, and the ambient curing temperature (28℃) was maintained for all mixtures. The ratio of sodium silicate (Na2SiO3) to NaOH was 2.33, and the ratio of alkaline liquid to binder was 0.35. Based on experimental data collected from the literature, an evolutionary-based algorithm (GEP) was proposed to develop new predictive models for estimating the compressive strength of GPC containing bacteria. Data were classified into training and testing sets to obtain a closed-form solution using GEP. Independent variables for the model were the constituent materials of GPC, such as FA, MK, SF, and Bacillus bacteria. A total of six GEP formulations were developed for predicting the compressive strength of bacteria-incorporated GPC obtained at 1, 3, 7, 28, 56, and 90 days of curing. 80% and 20% of the data were used for training and testing the models, respectively. R2 values in the range of 0.9747 and 0.9950 (including train and test dataset) were obtained for the concrete samples, which showed that GEP can be used to predict the compressive strength of GPC containing bacteria with minimal error. Moreover, the GEP models were in good agreement with the experimental datasets and were robust and reliable. The models developed could serve as a tool for concrete constructors using geopolymers within the framework of this research.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3565-3583
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• 2022

The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권4호
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• pp.547-560
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• 2022

By presetting various reinforcement diameters in topology optimization with the discrete model finite element analysis, an algorithm of bidirectional evolutionary structural optimization of multi-level reinforcement diameter is presented to obtain the optimal reinforcement topologies which describe the degree of stress of different parts. The results of a comparative study on different reinforcement feasible domain demonstrate that the more angle types of reinforcement are arranged in the initial domain, the higher utilization rate of reinforcement of the optimal topology becomes. According to the nonlinear finite element analysis of some deep beam examples, the ones designed with the optimization results have a certain advantage in ultimate bearing capacity, although their failure modes are greatly affected by the reinforcement feasible domain. Furthermore, the bearing capacity can be improved when constructional reinforcements are added in the subsequent design. However the adding would change the relative magnitude of the bearing capacity between the normal and inclined section, or the relative magnitude between the flexural and shear capacity within the inclined section, which affects the failure modes of components. Meanwhile, the adding would reduce the deformation capacity of the components as well. It is suggested that the inclined reinforcement and the constructional reinforcement should be added properly to ensure a desired ductile failure mode for components.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.131-145
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• 2010

ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권3호
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• pp.7-17
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• 2007

개구면 결합 공진기 급전 마이크로스트립 방향성결합기의 특성을 해석하였고, 최적 설계를 위한 효율적인 설계 이론을 제시한다. 이러한 목적을 위해 단순하고도 정확한 등가 회로를 도출하였고, 도출된 등가 회로를 바탕으로 결합기의 설계 수식을 유도하였다. 여러 구조적 설계 변수를 결정하기 위해, 유전 알고리즘과 Holder-Mead 방법에 기반한 진화적 이종 최적화 방법을 사용하였으며, 제안한 설계 방식과 최적화 설계 방법의 타당성을 검증하기 위해 10 dB 방향성 결합기를 설계, 제작하였다. 측정된 결합기의 결합 계수는 3 GHz에서 10.3 dB 였고, 반사계수와 isolation은 각각 31.8 dB 와 30.5 dB 였다. 또한 출력단과 결합단 사이에 $90^{\circ}$ 위상 차이를 보였다. 측정치와 설계치의 일치도는 제안한 해석 방법과 등가 회로 및 최적화 설계의 타당성을 검증해 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.23-31
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• 2011

최적화 알고리즘의 하나로 제안한 단순 박테리아협동 최적화는 비교적 좋은 성능을 보였으나 개체가 한 번에 한 스텝씩 움직이는 것으로 말미암아 성능에 한계가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 개체에 등급을 매기고 등급별로 개체의 속력을 할당하는 방법을 제안하여 어느 정도의 성능향상을 보았다. 본 논문에서는 개체에 속력을 할당하는 방법에 추가적으로 성능향상을 위하여 기존의 진화적 최적화 알고리즘들이 많이 사용한 돌연변이를 새로 추가한 알고리즘을 제안한다. 새로 추가한 돌연변이에서는 적합도가 좋지 않은 일정 퍼센트의 개체를 해당 개체의 등급에 비례하는 영역내로 돌연변이를 일으킨다. 즉, 적합도가 낮아 등급이 낮으면 더 큰 표준편차의 가우시안 잡음을 섞어서 돌연변이를 발생한다. 결국 낮은 등급을 갖는 개체들은 부모로부터 멀리 떨어질 확률이 증가하게 된다. 이렇게 함으로서 개체가 지역 최적해 영역에 빠질 가능성을 줄이고 지역 최적해 영역에 빠져도 빠르게 나올 수 있는 가능성이 높아진다. 네개의 함수 최적화 문제에 적용해본 결과 개체 속력과 돌연변이를 함께 적용했을 경우에 성능이 향상되는 것을 보았다. 다만, 아주 복잡도가 높은 함수에서는 반드시 좋아지지 만은 않았는데, 추후 이를 해결하기 위한 다른 방법을 고안해야할 것으로 판단된다.