KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2177-2193
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2018
This paper studies resource allocation schemes for the relay-aided cooperative system consisting of multiple source-destination pairs and decode-forward (DF) relays. Specially, relaying selection, multisubcarrier pairing and assignment, and power allocation are investigated jointly. We consider a combinatorial optimization problem on quality of experience (QoE) and energy consumption based on relay-aided cooperative system. For providing better QoE and lower energy consumption we formulate a multi-objective optimization problem to maximize the total mean opinion score (MOS) value and minimize the total power consumption. To this end, we employ the nondominated sorting genetic algorithm version II (NSGA-II) and obtain sets of Pareto optimal solutions. Specially, two formulas are devised for the optimal solutions of the multi-objective optimization problems with and without a service priority constraint. Moreover, simulation results show that the proposed schemes are superior to the existing ones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.452-472
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2019
Most existing wavelet-based multiplicative watermarking methods are affected by geometric attacks to a certain extent. A serious limitation of wavelet-based multiplicative watermarking is its sensitivity to rotation, scaling, and translation. In this study, we propose an image watermarking method by using dual-tree complex wavelet transform with a multi-objective optimization approach. We embed the watermark information into an image region with a high entropy value via a multiplicative strategy. The major contribution of this work is that the trade-off between imperceptibility and robustness is simply solved by using the multi-objective optimization approach, which applies the watermark error probability and an image quality metric to establish a multi-objective optimization function. In this manner, the optimal embedding factor obtained by solving the multi-objective function effectively controls watermark strength. For watermark decoding, we adopt a maximum likelihood decision criterion. Finally, we evaluate the performance of the proposed method by conducting simulations on benchmark test images. Experiment results demonstrate the imperceptibility of the proposed method and its robustness against various attacks, including additive white Gaussian noise, JPEG compression, scaling, rotation, and combined attacks.
The geometric nonlinearity has been successfully integrated with the design of steel structural system. Thus, the tubular lattice girder, one application of steel structural systems have already been optimized to obtain an economic design following the completion of computationally expensive design procedure. In order to decrease its computing cost, this study proposes to employ five multi-objective metaheuristics for the design optimization of geometrically nonlinear tubular lattice girder. Then, the employed multi-objective optimization algorithms (MOAs), NSGAII, PESAII, SPEAII, AbYSS and MoCell are evaluated considering their computing performances. For an unbiased evaluation of their computing performance, a tubular lattice girder with varying size-shape-topology and a benchmark truss design with 17 members are not only optimized considering the geometrically nonlinear behavior, but three benchmark mathematical functions along with the four benchmark linear design problems are also included for the comparison purpose. The proposed experimental study is carried out by use of an intelligent optimization tool named JMetal v5.10. According to the quantitative results of employed quality indicators with respect to a statistical analysis test, MoCell is resulted with an achievement of showing better computing performance compared to other four MOAs. Consequently, MoCell is suggested as an optimization tool for the design of geometrically nonlinear tubular lattice girder than the other employed MOAs.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.509-519
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2007
Private financing is playing an increasing role in public infrastructure construction projects worldwide. However, private investors/operators are exposed to the financial risk of low profitability due to the inaccurate estimation of facility demand, operation income, maintenance costs, etc. From the operator's perspective, a sound and thorough financial feasibility study is required to establish the appropriate capital structure of a project. Operators tend to reduce the equity amount to minimize the level of risk exposure, while creditors persist to raise it, in an attempt to secure a sufficient level of financial involvement from the operators. Therefore, it is important for creditors and operators to reach an agreement for a balanced capital structure that synthetically considers both profitability and repayment capacity. This paper presents an optimal capital structure model for successful private infrastructure investment. This model finds the optimized point where the profitability is balanced with the repayment capacity, with the use of the concept of utility function and multi-objective GA (Generic Algorithm)-based optimization. A case study is presented to show the validity of the model and its verification. The research conclusions provide a proper capital structure for privately-financed infrastructure projects through a proposed multi-objective model.
Mobile ad hoc networks represent self-configuring networks of mobile devices that communicate without relying on a fixed infrastructure. However, traditional routing protocols in such networks encounter challenges in selecting efficient and reliable routes due to dynamic nature of these networks caused by unpredictable mobility of nodes. This often results in a failure to meet the low-delay and low-energy consumption requirements crucial for such networks. In order to overcome such challenges, our paper introduces a novel multi-objective and adaptive routing scheme based on the Q-learning reinforcement learning algorithm. The proposed routing scheme dynamically adjusts itself based on measured network states, such as traffic congestion and mobility. The proposed approach utilizes Q-learning to select routes in a decentralized manner, considering factors like energy consumption, load balancing, and the selection of stable links. We present a formulation of the multi-objective optimization problem and discuss adaptive adjustments of the Q-learning parameters to handle the dynamic nature of the network. To speed up the learning process, our scheme incorporates informative shaped rewards, providing additional guidance to the learning agents for better solutions. Implemented on the widely-used AODV routing protocol, our proposed approaches demonstrate better performance in terms of energy efficiency and improved message delivery delay, even in highly dynamic network environments, when compared to the traditional AODV. These findings show the potential of leveraging reinforcement learning for efficient routing in ad hoc networks, making the way for future advancements in the field of mobile ad hoc networking.
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)는 상충되는 다수의 속성이 존재하는 상황에서 의사결정이 요구되는 다속성 의사결정법(Multi Attribute Decision Making) 중 하나이다. 이는 선택된 대체안이 최선의 이상적 대체안으로부터 가장 가까운 거리에 위치해야 하고, 동시에 부정적으로 이상적인 대체안으로부터는 가장 멀리 위치해야 한다는 논리에 입각한 의사결정 기법이다. TOPSIS 는 최소화와 최대화가 공존하는 다목적함수 형상 최적설계에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 TOPSIS 와 베지어 곡선(Rational Bezier Curve)을 적용하여 CRT(Cathode Ray Tubes) 후면유리의 다중목적 형상최적설계를 수행하였다. 무게와 1 차 주응력의 두 가지 다중목적 함수를 최적화하기 위하여, 다중목적 함수의 성능지표를 TOPSIS 의 상대적 근접도로 정의하고 이를 반응표면모델로 구성하여 다중목적 형상최적설계가 가능한 방법론을 제안하였다. 이를 통해 하나의 최적해가 아닌 최적해의 군이 선정되어, 무게와 주응력 최적해의 모순관계를 확인하면서 다양한 설계요구 스펙을 만족시켜줄 수 있는 방안을 설계자가 스스로 선택하도록 하였다.
사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.
유연날개의 공력 및 구조 설계값을 설계 변수로 하여 정적 상태에서의 정적 공탄성해석 및 최적화를 수행하였다. 정적 공탄성해석과 최적화를 위해 상용 해석소프트웨어들이 연계된 강건한 다분야 최적설계 시스템을 개발하였다. 최적화 설계변수로는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각과 날개 위아래 스킨 두께를 설정하였다. 전역적 다목적 최적화를 위해 실수기반 적응영역 다목적 유전자 알고리즘을 적용하였으며 계산시간을 줄이기 위해 메타모델로 서포트벡터회귀 기법을 적용하였다. 유연날개에 대한 파레토 결과 분석을 통해 최대 항속시간과 최소 중량에 대한 최적 결과를 확인하였다.
강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며, 파레토 최적해를 사용함으로써 적용 목적에 따라 최대유랑을 잘 모의할 필요가 있다거나 전체 체적을 잘 모의할 필요가 있는 경우에 적합한 매개변수를 사용자가 선택하여 사용할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있는 문서 클러스터링을 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 제안한다. 문서 클러스터링에 있어 중요한 요소 중 하나는 유사한 문서를 그룹화 하는 클러스터링 알고리즘이다. 지금까지 문서 클러스터링에는 k-means 클러스터링, 유전자 알고리즘 등을 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 k-means 클러스터링은 초기 클러스터 중심에 따라 성능 차이가 크며 유전자 알고리즘은 목적함수에 따라 지역 최적해에 쉽게 빠지는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용해 보고, 기존의 알고리즘과 정확성을 비교 및 분석한다. 성능 시험을 통해 k-means 클러스터링(약 20%)과 기존의 유전자 알고리즘(약 17%)을 비교할 때 본 논문에서 제안한 다목적 유전자 알고리즘의 성능이 월등하게 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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