This paper presents a novel objective function for distribution system reconfiguration for reliability enhancement. When islanding operations of distributed generators is prohibited, faults in the feeder interrupt the operation of distributed generators. For this reason, we include the customer interruption cost as well as the distributed generator interruption cost in the objective function in the network reconfiguration algorithm. The network reconfiguration in which genetic algorithms are used is implemented by MATLAB. The effect of the proposed objective function in the network reconfiguration is analyzed and compared with existing objective functions through case studies. The network reconfiguration considering the proposed objective function is suitable for a distribution system that has a high penetration of distributed generators.
Topology optimization is an effective scheme to obtain the initial design concept: however, it is hard to apply in case of non-linear or multi-objective problems. In this study, a modified topology optimization method is proposed to generate a structure of a swing arm type actuator satisfying maximum compliance as well. as maximum stiffness using the multi-objective optimization. approach. The multi-objective function is defined to maximize the compliance in the direction of focusing of the actuator and the second eigen-frequency of the structure. The design of experiments are performed and the response surface functions are formulated to construct the multi-objective function. The weighting factors between conflicting functions are determined by the back-error propagation neural network and the solution of multi-objective function is acquired using the genetic algorithm.
We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. we show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.
We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we Propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. We show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.
We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the. ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. We show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.
최적화란 목적함수가 최대 또는 최소가 되도록 하는 결정변수를 찾아가는 절차이다. 기존의 많은 연구자들은 최적해의 효율적인 탐색과정에 집중한 반면 최적화의 시작점이라 할 수 있는 목적함수 구성을 위한 연구는 상대적으로 미진한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 국내외에서 빈번히 사용되고 있는 가중평균법을 사용하여 tradeoff를 고려한 목적함수와 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 목적함수를 구성하여 표본추계학적 동적계획법을 통해 산정한 최적운영률을 비교하였다. 그 결과 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 경우가 보다 실제 저수지운영과 부합하는 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 국내 다목적댐 운영계획에 보다 적합한 목적함수를 구성하기 위해서는 절대우선순위를 위한 가중값을 부여하여 목적함수를 구성하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
A gradient-based evolutionary optimization methodology is presented for finding the optimal design of viscous dampers to minimize an objective function defined for a linear multi-storey structure. The maximum value along height of the transfer function amplitudes for the interstorey drifts is taken as the objective function. Since the ground motion includes various uncertainties, the optimal damper placement may be different depending on the ground motion used for design. Furthermore, the transfer function treated as the objective function depends on the properties of structural parameters and added dampers. This implies that a more robust damper design is desired. A reliable and robust damping design system against any unpredictable ground motions can be provided by minimizing the maximum transfer function. Such design system is proposed in this paper.
In this paper, an inverse approach based on uniform load surface (ULS) is presented for structural damage localization and quantification. The ULS is excellent approximation for deformed configuration of a structure under distributed unit force applied on all degrees of freedom. The ULS make use of natural frequencies and mode shapes of structure and in mathematical point of view is a weighted average of mode shapes. An objective function presented to damage detection is discrepancy between the ULS of monitored structure and numerical model of structure. Solving this objective function to find minimum value yields damage's parameters detection. The teaching-learning based optimization algorithm has been employed to solve inverse problem. The efficiency of present damage detection method is demonstrated through three numerical examples. By comparison between proposed objective function and another objective function which make use of natural frequencies and mode shapes, it is revealed present objective function have faster convergence and is more sensitive to damage. The method has good robustness against measurement noise and could detect damage by using the first few mode shapes. The results indicate that the proposed method is reliable technique to damage detection in structures.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제3권2호
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pp.150-159
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2010
Laidback fan shaped film-cooling hole is formulated numerically and optimized with the help of three-dimensional numerical analysis, surrogate methods, and the multi-objective evolutionary algorithm. As Pareto optimal front produces a set of optimal solutions, the trends of objective functions with design variables are predicted by hybrid multi-objective evolutionary algorithm. The problem is defined by four geometric design variables, the injection angle of the hole, the lateral expansion angle of the diffuser, the forward expansion angle of the hole, and the ratio of the length to the diameter of the hole, to maximize the film-cooling effectiveness compromising with the aerodynamic loss. The objective function values are numerically evaluated through Reynolds- averaged Navier-Stokes analysis at the designs that are selected through the Latin hypercube sampling method. Using these numerical simulation results, the Response Surface Approximation model are constructed for each objective function and a hybrid multi-objective evolutionary algorithm is applied to obtain the Pareto optimal front. The clustered points from Pareto optimal front were evaluated by flow analysis. These designs give enhanced objective function values in comparison with the experimental designs.
In this paper, we consider a convex optimization problem with a convex integrable objective function and a geometric constraint set. We characterize the solution set of the problem when we know its one solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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