In this paper, a hybrid genetic algorithm (HGA) approach is proposed for an n-job, m-machine flow shop scheduling problem with limited capacity buffers with blocking in which the objective is to minimize the total stretch. The stretch of a job is the ratio of the amount of time the job spent before its completion to its processing time. HGA adopts the idea of seed selection and development in order to improve the exploitation and exploration power of genetic algorithms (GAs). Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of HGA with that of GA.
This paper presents a discrete time optimal asset buying problem with a predetermined final deadline where an available budget is limited. A cost is paid to search for assets called the search cost. A seller who shows up offers a price for the asset and then the buyer decides whether or not to buy the asset by comparing the offered price to his optimal selection threshold. When the budget becomes less than the search cost or the price of the asset the buyer can get a necessary loan with some interests. We clarify the properties of the buyer's optimal selection threshold in order to maximize the expected value of budget which is left after paying all the search costs and the price of the asset at that point in time.
In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.
본 논문에서는 시간제한신호에 있어서 종래의 반복외삽법의 전 과정을 단일한 연산으로 나타낼 수 있는 외삽행렬을 이용한 신호재생방법에 관한 알고리즘을 고안하고 또한 컴퓨터를 이용한 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘을 초음파 진단장치에 적용, 정확성과 고속적인 측면에서 그 효용성을 입증하였다.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily reference evapotranspiration (ETo) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it consists of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily ETo data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as ETo modeling can be generalized using GMDH-NNM.
In this paper we consider an M/G/1 queue where the server of the system has a vacation time and the service policy is limited-1. In this system, upon termination of a vacation the server returns to the queue and serves at most one message in the queue before taking another vacation. We consider two models. In the first, if the sever finds the queue empty at the end of a cacation, then the sever immediately takes another vacation. In the second model, if no message have arrived during a vacation, the sever waits for the first arrival to serve. The analysis of this system is particularly useful for a priority class polling system. We derive Laplace-Stieltjes transforms of the waiting time for both models, and compare their mean waiting times.
Although various ophthalmic imaging methods, including fundus photography and optical coherence tomography, have been applied for effective diagnosis of ocular diseases with high spatial resolution, most of them are limited by shallow imaging penetration depth and a narrow field of view. Also, many of those imaging modalities are optimized to provide microscopic anatomical information, while functional or cellular information is lacking. Compared to other ocular imaging modalities, photoacoustic imaging can achieve relatively deep penetration depth and provide more detailed functional and cellular data based on photoacoustic signal generation from endogenous contrast agents such as hemoglobin and melanin. In this paper, array-based ultrasound and photoacoustic imaging was demonstrated to visualize pigmentation in the eye as well as overall ocular structure. Fresh porcine eyes were visualized using a real-time ultrasound micro-imaging system and an imaging probe supporting laser pulse delivery. In addition, limited photoacoustic imaging field of view was improved by an imaging probe tilting method, enabling visualization of most regions of the retina covered in the ultrasound imaging.
We present a method of using one-dimensional dielectric multilayer structures for designing terahertz frequency spreading filters. The interference of terahertz pulses in these structures composed of alternating weak and strong refractive materials allows design of well-separated THz frequency components within a modulation-limited THz spectral envelope. The design characteristics of these coarse THz combs are limited by the saturation effect and also by the deformation of the THz pulse time-traveling within the structure. The details of the designed THz waveform synthesis from these THz multilayer spectral filters are verified by experiments using time-domain terahertz pulsed spectroscopy.
In general, the national rail system put an emphasis on distribution planing of stations for smooth operation of transporting goods, train allocation, parking, and maintenance. Since the national rail system is operated on the ground level, it is feasible to improve various aspects of the system during its operation. On the contrary, urban rail system is operated in the limited space under the ground, and thus, improving various aspects of the system during its operation is infeasible. Specifically, the urban subway system must have a comprehensive track distribution plan because the urban subway system has to operate in a limited environment such as it operates in a much shorter time period, The subway system has to be ready for various operations and events such as trains returning in the opposite direction. parking trains that need repair, parking during night time, storing various maintenance equipments, and connections to other tracks. Furthermore, considering the future extension of tracks, a comprehensive track distribution plan is a must.
In this paper are presented kinematic and dynamic modeling and path-tracking of four-wheeled mobile robots with 2 d.o.f haying the limited drive-torques. Controllability of wheeled-mobile robots is revealed by the kinematic model. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to drive the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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