A new approach to design and control mobile manipulators is presented in this paper, associating genetic algorithm to multicriteria optimization to generate and value the robots according to the constraints and aims of the task. Then the first step of this approach is detailed, as topologies and configurations of manipulators that can assume position, trajectory, speed or force task are studied.
Single trait mixed models have been dominantly utilized for genetic evaluation of the reproductive traits in swine. However employing multiple trait approach may lead to more accurate genetic evaluations. For 5 litter size and litter weight traits of Danish Landrace, genetic parameters were estimated with a multiple trait mixed model. The heritability estimates were 0.02, 0.03, 0.03, 0.05, and 0.07, respectively for litter size at birth, litter size born alive, litter weight at birth, litter size at weaning, and litter weight at weaning. Negative genetic correlations were all positive. The litter weight at birth showed genetic antagonism with litter size born alive (-0.65) and litter size at weaning (-0.31), but positive with litter size at birth (0.47) and litter weight at weaning (0.31). The estimates of environmental correlations were larger than their corresponding genetic correlation estimates except for those between litter weight at birth and the other four traits. This study recommends simultaneous selection for two or more traits with multivariate mixed models in order to improve overall economic response.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
/
v.50
no.2
/
pp.76-82
/
2001
This paper presents a approach for a service restoration and optimal reconfiguration of distribution network using Genetic algorithm(GA) and Tabu search(TS) method. Restoration and reconfiguration problems in distribution network are difficult to solve in short times, because distribution network supplies power for customers combined with many tie-line switches and sectionalizing switches. Furthermore, the solutions of these problems have to satisfy radial operation conditions and reliability indices. To overcome these time consuming and sub-optimal problem characteristics, this paper applied Genetic-Tabu algorithm. The Genetic-Tabu algorithm is a Tabu search combined with Genetic algorithm to complement the weak points of each algorithm. The case studies with 7 bus distribution network showed that not the loss reduction but also the reliability cost should be considered to achieve the economic service restoration and reconfiguration in the distribution network. The results of suggested Genetic-Tabu algorithm and simple Genetic algorithm are compared in the case study also.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.8
no.7
/
pp.1553-1557
/
2004
A real-time processing system for embedded hardware genetic algorithm is suggested. In order to operate basic module of genetic algorithm in parallel, such as selection, crossover, mutation and evaluation, dual processors based architecture is implemented. The system consists of two Xscale processors and two FPGA with evolvable hardware, which enables to process genetic algorithm efficiently by distributing the computational load of hardware genetic algorithm to each processors equally. The hardware genetic algorithm runs on Linux OS and the resulted chromosome is executed on evolvable hardware in FPGA. Furthermore, the suggested architecture can be extended easily for a couple of connected processors in serial, making it accelerate to compute a real-time hardware genetic algorithm. To investigate the effect of proposed approach, performance comparisons is experimented for an typical computation of genetic algorithm.
In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.
With the rapid evolution of diagnostic tools, particularly next-generation sequencing, the identification of genetic diseases, predominantly those with pediatric-onset, has significantly advanced. However, this progress presents challenges that span from selecting appropriate tests to the final interpretation of results. This review examines various genetic testing methodologies, each with specific indications and characteristics, emphasizing the importance of selecting the appropriate genetic test in clinical practice, taking into account factors like detection range, cost, turnaround time, and specificity of the clinical diagnosis. Interpretation of variants has become more challenging, often requiring further validation and significant resource allocation. Laboratories primarily classify variants based on the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Clinical Genomic Science guidelines, however, this process has limitations. This review underscores the critical role of clinicians in matching patient phenotypes with reported genes/variants and considering additional factors such as variable expressivity, disease pleiotropy, and incomplete penetrance. These considerations should be aligned with specific gene-disease characteristics and segregation results based on an extended pedigree. In conclusion, this review aims to enhance understanding of the complexities of clinical genetic testing, advocating for a multidisciplinary approach to ensure accurate diagnosis and effective management of rare genetic diseases.
Data from purebred and crossbred cattle involving Holstein and the Local breed in Bangladesh were used to estimate the genetic effects on average daily milk yield and birth weight A total of 877 records on average daily milk yield for 4 types of breed groups and a total of 418 records on birth weight for 5 breed groups were analyzed. Two different methods were applied in this study; the least squares analysis of variance approach and the linear regression approach. Breed group effects were highly significant for both average daily milk yield and birth weight. The result showed that straightbred Holstein produced the highest milk yield and the 7/8 crosses ranked highest in birth weight For the two traits, the additive breed effect was highly significant, whereas the individual heterosis effect was not significant. Furthermore, this study showed a negative maternal heterosis for average daily milk yields and a positive maternal heterosis for birth weight Comparing the breed least squares means obtained from the linear regression approach revealed that straightbred Holstein produced the highest average milk yield and the 3/4 crosses were predicted to have the largest birth weight. It is indicated that the linear regression approach can adequately separate the genetic component of performance, estimate unknown crossbreeding parameters and predict unknown performance of crosses which are not include in the original data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
/
v.34C
no.3
/
pp.1-10
/
1997
We present an approach to high-level synthesis for a specific target architecture-partitioned bus architecture. In this approach, we have specific goals of minimizing data transfer length and number of buses in addition to common synthesis goals such as minimizing number of control steps and satisfying given resource constraint. Minimizing data transfer length and number of buses can be very important design goals in the era of deep submicron technology in which interconnection delay and area dominate total delay and area of the chip to be designed. in partitioned bus architecture, to get optimal solution satisfying all the goals, partitioning of operation nodes among segments and ordering of segments as well as scheduling and allocation/binding must be considered concurrently. Those additional goals may impose much more complexity on the existing high-level synthesis problem. To cope with this increased complexity and get reasonable results, we have employed two ideas in ur synthesis approach-extension of the target architecture to alleviate bus requirement for data transfer and adoption of genetic algorithm as a principal methodology for design space exploration. Experimental results show that our approach is a promising high-level synthesis mehtodology for partitioned bus architecture.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.23
no.5
/
pp.33-41
/
2018
Most important thing when designing and implementing a supply chain network is to consider various problems which may occur in real world situation. In this paper, we propose a supply chain network considering two problems (environmental factor and transportation types) under real world situation. CO2 emission amount as environmental factor is considered since it is usually generated from production and transportation processes. Normal delivery, direct delivery and direct shipment as transportation types are also considered since many customers ask various transportation types for delivery or shipment of their products under on-line or off-line purchase environment. The proposed supply chain network considering environmental factor and transportation types is represented in a mathematical formulation and implemented using hybrid genetic algorithm (HGA) approach. In numerical experiments, several scales of supply chain networks are presented and implemented using HGA approach. The performance of the HGA approach is compared with those of some conventional approaches under various measures of performance. Finally, it is proved that the performance of the HGA approach is superior to those of the others.
International Journal of Control, Automation, and Systems
/
v.2
no.2
/
pp.247-255
/
2004
The majority of real-world problems encountered by engineers involve simultaneous optimization of competing objectives. In this case instead of single optima, there is a set of alternative trade-offs, generally known as Pareto-optimal solutions. The use of evolutionary algorithms Pareto GA, which was first introduced by Goldberg in 1989, has now become a sort of standard in solving Multiobjective Optimization Problems (MOPs). Though this approach was further developed leading to numerous applications, these applications are based on Pareto ranking and employ the use of the fitness sharing function to maintain diversity. Another scheme for solving MOPs has been presented by J. Nash to solve MOPs originated from Game Theory and Economics. Sefrioui introduced the Nash Genetic Algorithm in 1998. This approach combines genetic algorithms with Nash's idea. Another central achievement of Game Theory is the introduction of an Evolutionary Stable Strategy, introduced by Maynard Smith in 1982. In this paper, we will try to find ESS as a solution of MOPs using our game model based co-evolutionary algorithm. First, we will investigate the validity of our co-evolutionary approach to solve MOPs. That is, we will demonstrate how the evolutionary game can be embodied using co-evolutionary algorithms and also confirm whether it can reach the optimal equilibrium point of a MOP. Second, we will evaluate the effectiveness of our approach, comparing it with other methods through rigorous experiments on several MOPs.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.