The relevance between organisms and their external environment covers everything including humans, natural and artificial surroundings, regarding which academic and scientific understanding has continued. Relevant elements established by inter-dependence between humans and environment and the unity of life should be translated from the perspective of a whole, not of unit elements or reduction. That is, a space is formed by its own program and assumes sustainable relevance based on interactions between internal and external spaces, not building an independent system. The present study aims to present the feasibility of a potential mutant space formed by invisible arenas between individuals and evolutionary space formation based on an ecological paradigm Accordingly, this study suggested that evolutionary attributes as the major power source of biological changes could verify the virtual multiplicity of a new space formation, and that the potential form generation of hybrid mutant space of emergence and infinite formative capability could be supported. The suggestions made here will hopefully contribute to extending applicability of evolutionary space generation in the field of space design. To derive the potential mutant forms from biological space, a preliminary study was conducted regarding the characteristics of evolutionary form generation. For the purpose of this study, three evolutionary perspectives of reproduction, mutation (variation) and selection were taken. First, the theory of evolution was defined and characterized. Also, the relevance between the characteristics generated and hybrid mutant space was analyzed to consider relevant characteristics. The present study helped to understand that the hybrid mutant space had an evolutionary space structure based on a biological paradigm. It was also found that the mutant space structure built by mutant polymorphism assumed a systematic correlation between space and environment.
Young Stellar Objects (YSOs) in the early evolutionary stages are very embedded, and thus they emit most of their energy at long wavelengths such as far-infrared (FIR) and submillimeter (Submm). Therefore, the FIR observational data are very important to classify the accurate evolutionary stages of these embedded YSOs, and to better constrain their physical parameters in the dust continuum modeling. We selected 28 YSOs, which were detected in the AKARI Far-Infrared Surveyor (FIS), from the Spitzer c2d legacy YSO catalogs to test the effect of FIR fluxes on the classification of their evolutionary stages and on the constraining of envelope properties, internal luminosity, and UV strength of the Interstellar Radiation Field (ISRF). According to our test, one can mis-classify the evolutionary stages of YSOs, especially the very embedded ones if the FIR fluxes are not included. In addition, the total amount of heating of YSOs can be underestimated without the FIR observational data.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.2
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pp.206-211
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2011
In this paper, the evolutionary algorithm was specifically formulated for optimization with continuous parameter space. The proposal was motivated by the fact that the genetic algorithms have been most intensively reported for parameter identification problems with continuous search space. The difference of primary characteristics between genetic algorithms and the proposed algorithm, discrete or continuous individual representation has made different areas to which the algorithms should be applied. Results obtained by optimization of some well-known test functions indicate that the proposed algorithm is superior to genetic algorithms in all the performance, computation time and memory usage for continuous search space problems.
Evolution of the Cosmos (ARCSEC). We have presented the evolutionary status of seven detached double line spectroscopic eclipsing binaries which are CD Tau, CM Lac, CW CMa, HS Hya, IT Cas, KM Hya, and ZZ Boo because the component stars in the binary systems still act as a single star. We determined the absolute dimensions of the binary systems using photometric and spectroscopic solutions by analyzing of the light curves and radial velocity curves. We chose evolutionary tracks of these binary systems. Using the luminosities, effective temperatures and masses. Finally we obtained ages and metallicity of the stars.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.3
no.1
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pp.50-60
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2002
A new co-evolutionary algorithm, of which the convergence speed is accelerated by neural networks, is proposed and verified in this paper. To reduce computational load required for co-evolutionary optimization processes, the cost function and constraint information is stored in the neural networks, and the extra offspring group, whose cost is computed by the neural networks, is generated. It increases the offspring population size without overloading computational effort; therefore, the convergence speed is accelerated. The proposed algorithm is applied to attitude control design of flexible satellites, and it is verified by computer simulations and experiments using a torque-free air bearing system.
The objective of this study is the development of discrete optimum design algorithms which is based on the genetic algorithms. The developed algorithms was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of space trusses structures and the constraints are stresses and displacements. This study solves the problem by introducing the genetic algorithms. The genetic algorithms consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithms was verified by applying the algorithms to optimum design examples.
Gholamnezhad, Pezhman;Broumandnia, Ali;Seydi, Vahid
ETRI Journal
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v.44
no.5
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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).
We presented fundamental stellar parameters and evolutionary statuses of six solar type detached eclipsing binaries whose masses are in the range of 0.97-1.43 $M_{\odot}$. EK Cep and FL Lyr belong to the zero age main sequence. HS Hya, IT Cas and CD Tau are on the main sequence. Their ages are 1.3, 1.9 and 2.2 Gyr, respectively. Both component stars of AI Phe evolved to sub giants and its age is 4.0 Gyr. Those ages of the detached binary systems show good agreement with the time scale for synchronization and circularization of the binary systems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.869-874
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2007
In searching for solutions to multiobjective optimization problem, we find that there is no single optimal solution but rather a set of solutions known as 'Pareto optimal set'. To find approximation of ideal pareto optimal set, search capability of diverse individuals at population space can determine the performance of evolutionary algorithms. This paper propose the method to maintain population diversify and to find non-dominated alternatives in Game model based Co-Evolutionary Algorithm.
Oscillating Algol-type eclipsing binaries (oEA) are very interesting objects that have three observational features of eclipse, pulsation, and mass transfer. Direct measurement of their masses and radii from the double-lined radial velocity (RV) data and photometric light curves would be the most essential for understanding their evolutionary process and for performing the asteroseismological study. However, only handful oEA stars were studied in detail. To advance this subject, we have been obtaining high-resolution spectra for several oEA stars using Bohyunsan Optical Echelle Spectrograph (BOES). In this presentation, we present our results such as the accurate absolute parameters and evolutionary states for each object, based on the simultaneous analyses of the light and RV curves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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