The present paper deals with a multiobjective optimization method based on the co-evolutionary genetic strategy. The co-evolutionary strategy carries out the multiobjective optimization in such way that it optimizes individual objective function as compared with each generation's value while there are more than two genetic evolutions at the same time. In this study, the designs that are out of the given constraint map compared with other objective function value are excepted by the penalty. The proposed multiobjective genetic algorithms are distinguished from other optimization methods because it seeks for the optimized value through the simultaneous search without the help of the single-objective values which have to be obtained in advance of the multiobjective designs. The proposed strategy easily applied to well-developed genetic algorithms since it doesn't need any further formulation for the multiobjective optimization. The paper describes the co-evolutionary strategy and compares design results on the simple structural optimization problem.
Gholamnezhad, Pezhman;Broumandnia, Ali;Seydi, Vahid
ETRI Journal
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제44권5호
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pp.805-815
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2022
The model-based evolutionary algorithms are divided into three groups: estimation of distribution algorithms, inverse modeling, and surrogate modeling. Existing inverse modeling is mainly applied to solve multi-objective optimization problems and is not suitable for many-objective optimization problems. Some inversed-model techniques, such as the inversed-model of multi-objective evolutionary algorithm, constructed from the Pareto front (PF) to the Pareto solution on nondominated solutions using a random grouping method and Gaussian process, were introduced. However, some of the most efficient inverse models might be eliminated during this procedure. Also, there are challenges, such as the presence of many local PFs and developing poor solutions when the population has no evident regularity. This paper proposes inverse modeling using random forest regression and uniform reference points that map all nondominated solutions from the objective space to the decision space to solve many-objective optimization problems. The proposed algorithm is evaluated using the benchmark test suite for evolutionary algorithms. The results show an improvement in diversity and convergence performance (quality indicators).
본 연구의 목적은 유시티의 진화지도를 통하여 유시티 진화 특성을 분석하는데 있다. 유시티 진화 특성은 서비스, 기술, 인프라, 관리 등으로 구성된 STIM 모형의 관점에 따라 부문별 진화지도를 구축하여 분석하였다. 분석자료는 2002년부터 2013년까지 한국정보사회진흥원에서 발간한 국가정보화백서를 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 유시티 서비스는 행정 정보화 서비스, 기업 정보화 서비스, 행정 생활 정보화 서비스, 행정 공간 민간 정보화 서비스로 진화되었다. 둘째, 유시티 기술은 유선 네트워크, 센서 네트워크, 프로세싱 초고속 네트워크, 네트워크 및 보안, 융합기술 등으로 진화하였다. 셋째, 유시티 인프라는 유선 네트워크, 유 무선네트워크, 지능화시설(1990년대 후반), 지능형 시설 공간(2000년대 초반)으로 진화되었다. 넷째, 유시티 관리는 단위 네트워크 인프라 관리, 정보연계 및 운영 관리, 정보통합 및 참여운영 관리 등으로 진화 되었다. 따라서 유시티는 행정 중심의 정부 정보화, 기술 중심의 컴퓨터 지향 사회, 서비스 중심의 정보화 도시, 공간 중심의 유시티로 진화되었음을 알 수 있다.
We develop a novel technique that can constrain the evolutionary track of the epoch of reionization (EoR) by applying the convolutional neural network (CNN) to the 21-cm differential brightness temperature. We use 21cmFAST, a fast semi-numerical cosmological 21-cm signal simulator, to produce mock 21-cm map between z=6-13. We design a CNN architecture that predicts the volume-averaged neutral hydrogen fraction from the given 21-cm map. The estimated neutral fraction has a good agreement with its truth value even after smoothing the 21-cm map with somewhat realistic choices of beam size and the frequency bandwidth of the Square Kilometre Array (SKA). Our technique could be further utilized to denoise the 21-cm map or constrain the properties of the radiation sources.
이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3680-3692
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2020
The purpose of this study is to orient users' touchpoints in co-design experience, to identify their need via visualized experience map, to recommend valid design information in online e-customization services. A user-centered co-design experience map (UCEM) is adopted to analyze the relation between users' desire and time spent, so as to evaluate the online co-design experiences. Based on evolutionary algorithm and fuzzy theory, data of this study is collected from 30 participants. The data was analyzed by descriptive analysis in SPSS, and frequency query and word cloud in NVivo. Employing design category and evaluating users' time spent, the findings are that (a) vamp color matching is consistent with interview data; (b) supported by qualitative feedback, the virtual experience map played an important role in the co-design process and the visualized interaction process; and (c) participants prefer to get more information and professional help on color matching and exterior design. Based on the findings in design category, future work should be focused on developing a better understanding of design resource recommendations and multi-stakeholder communication.
In this research, for the first time, a new optimization method, i.e., strength Pareto evolutionary algorithm II (SPEA-II), is developed for the burnable poison placement (BPP) optimization of a nuclear reactor core. In the BPP problem, an optimized placement map of fuel assemblies with burnable poison is searched for a given core loading pattern according to defined objectives. In this work, SPEA-II coupled with a nodal expansion code is used for solving the BPP problem of Kraftwerk Union AG (KWU) pressurized water reactor. Our optimization goal for the BPP is to achieve a greater multiplication factor ($K_{eff}$) for gaining possible longer operation cycles along with more flattening of fuel assembly relative power distribution, considering a safety constraint on the radial power peaking factor. For appraising the proposed methodology, the basic approach, i.e., SPEA, is also developed in order to compare obtained results. In general, results reveal the acceptance performance and high strength of SPEA, particularly its new version, i.e., SPEA-II, in achieving a semioptimized loading pattern for the BPP optimization of KWU pressurized water reactor.
본 논문에서는 첨단 ICT기반의 다양한 기술들을 이용하여 미래형 지도에 대해 제안한다. 미래형 지도는 현실세계에 존재하는 유무형의 사실과 현상에 대한 이해와 해석을 통하여 다양한 형식으로 결과를 표현하고 사용자 참여형의 새로운 모습으로 발전될 것으로 전망되고 있다. 향후 지도는 경제, 산업, 일상생활에 필요한 정보의 수집, 처리, 활용, 분석, 배포 및 공유가 실시간으로 이루어지는 새로운 패러다임을 지향하는 지도 형태로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 관점으로 본 논문에서는 지도, 데이터베이스, 공간분석의 개념을 기반으로 현실공간의 정보를 디지털화하여 실시간 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 시계열 데이터의 표현을 특징으로 하여 사회, 경제, 문화 등 모든 분야의 거시 현상을 분석 및 예측하여, 미래창조경제를 선도할 수 있는 '신 패러다임 맵'에 대한 개념을 정립하고 그에 따른 핵심 기술들을 기술한다.
This note attempts to present knowledge management strategies for the upcoming 4th elected local government. Despite the series of efforts by the central government of Korea, it seems that local governments and their affiliated organizations have been very slow even understanding the necessities of knowledge management as well as adopting any particular knowledge management system. This study analyzes the evolutionary process of knowledge management policies by the central government and presents knowledge management strategies.
A new approach, Multi-Objective Design Exploration (MODE), is presented to address Multidisciplinary Design Optimization (MDO) problems by CFD-CSD coupling. MODE reveals the structure of the design space from the trade-off information and visualizes it as a panorama for Decision Maker. The present form of MODE consists of Kriging Model, Adaptive Range Multi Objective Genetic Algorithms, Analysis of Variance and Self-Organizing Map. The main emphasis of this approach is visual data mining. An MDO system using high fidelity simulation codes, Navier-Stokes solver and NASTRAN, has been developed and applied to a regional-jet wing design. Because the optimization system becomes very computationally expensive, only brief exploration of the design space has been performed. However, data mining result demonstrates that design knowledge can produce a good design even from the brief design exploration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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