In this paper some procedures are given whereby an analytic solution may be found for the Riccati differential equation and algebraic Riccati equation in optimal control theory. Some iterative techniques for solving these equations are presented. Rate of convergence and initialization of the iterative processes are discussed.
SGA(Single Genetic Algorithm) is a heuristic global optimization method based on the natural characteristics and uses many populations and stochastic rules. Therefore SGA needs many function evaluations and takes much time for convergence. In order to solve the demerits of SGA, ${\mu}GA$(Micro-Genetic Algorithm) has recently been developed. In this study, ${\mu}GA$ which have small populations and fast convergence rate, was applied to structural optimization with discrete or integer variables such as 3, 10 and 25 bar trusses. The optimized results of ${\mu}GA$ were compared with those of SGA. Solutions of ${\mu}GA$ for structural optimization were very similar or superior to those of SGA, and faster convergence rate was obtained. From the results of examples, it is found that ${\mu}GA$ is a suitable and very efficient optimization algorithm for structural design.
Genetic Algorithm(GA), that is shown stable performance to find an optimal solution, has been used as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since it takes so much time to execute a long computation process for iterative evolution and adaptation. In this paper, a hardware-based adaptive GA was proposed to reduce the serious computation time of the evolutionary process and to improve the accuracy of convergence to optimal solution. The proposed GA, based on steady-state model among continuos generation model, performs an adaptive mutation process with consideration of the evolution flow and the population diversity. The drawback of the GA, premature convergence, was solved by the proposed adaptation. The Performance improvement of convergence accuracy for some kinds of problem and condition reached to 5-100% with equivalent convergence speed to high-speed algorithm. The proposed adaptive GAP(Genetic Algorithm Processor) was implemented on FPGA device Xilinx XCV2000E of EHW board for face recognition.
This study gives the optimal reaction conditions, reaction mechanisms, reaction rates leaded from the oxidation of phenol by electron beam accelerator and ozone used for recent water treatment. It gives the new possibility of water treatment process to effectively manage industrial sewage containing toxic organic compounds and biological refractory materials. The high decomposition of phenol was observed at the low dose rate, but at this low dose rate, the reaction time was lengthened. So we must find out the optimal dose rate to promote high oxidation of reactants. The reason why the TOC value of aqueous solution wasn't decreased at the low dose was that there were a lot of low molecular organic acids as an intermediates such as formic acid or glyoxalic acid. In order to use both electron beam accelerator and biological treatment for high concentration refractory organic compounds, biological treatment is needed when low molecular organic compounds exist abundantly in sewage. In this experiment, the condition of making a lot of organic acids is from 5 kGy into 20 kGy dose. Decomposition rate of phenol by electron beam accelerator was first order reaction up to 300ppm phenol solution on the basic of TOC value and also showed first order reaction by using both air and ozone as an oxidants.
Consider an additive regression model of Y on X = (X$_1$,X$_2$,. . .,$X_p$), Y = $sum_{j=1}^pf_j(X_j) + $\varepsilon$$, where $f_j$s are smooth functions to be estimated and $\varepsilon$ is a random error. If $X_j$s are fixed design points, we call it the fixed design additive model. Since the response variable Y is observed at fixed p-dimensional design points, the behavior of the nonparametric regression estimator depends on the design. We propose a fixed design called permutation fixed design, and fit the regression function by the kernel method. The estimator in the permutation fixed design achieves the univariate optimal rate of convergence in mean squared error for any p $\geq$ 2.
The convergence rate of a numerical procedure based on Schwarz Alternating Method (SAM) for solving elliptic boundary value problems depends on the selection of the interface conditions applied on the interior boundaries of the overlapping subdomains. It has been observed that the Robin condition (mixed interface condition), controlled by a parameter, can optimize SAM's convergence rate. In [8], one formulated the twolayer multi-parameterized SAM and determined the optimal values of the multi-parameters to produce the best convergence rate for one-dimensional elliptic boundary value problems. Two-dimensional implementation was presented in [10]. In this paper, we present an implementation for threedimensional problem.
The convergence rate of a numerical procedure based on Schwarz Alternating Method(SAM) for solving elliptic boundary value problems depends on the selection of the interface conditions applied on the interior boundaries of the overlapping subdomains. It has been observed that the Robin condition (mixed interface condition), controlled by a parameter, can optimize SAM's convergence rate. In [7], one formulated the multi-parameterized SAM and determined the optimal values of the multi-parameters to produce the best convergence rate for one-dimensional elliptic boundary value problems. Two-dimensional implementation was presented in [8]. In this paper, we present an implementation for three-dimensional problem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.19-27
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1998
본 논문에서는 커널 회귀함수의 추정방법에서 최적수렴율 $n^{-1/2}$을 가지는 평활량을 선택하는 방법에 대한 연구를 고려하였다. 이러한 평활량의 선택을 위하여 먼저 평활량의 수행측도인 기대평균제곱오차의 근사값을 4차항까지 테일러 급수전개를 하고 그 전개식을 최소화하는 평활량을 고려하였다. 이때 이 평활량이 포함하고 있는 미지의 범함수를 높은 차수의 커널함수를 이용하여 더욱 정확히 추정할 수 있음을 제안한다. 또한 이렇게 구한 평활량과 최적 평활량과의 상대적 수렴율이 $n^{-1/2}$가 됨을 보였다.
In this paper an electromechanically coupled isogeometric finite element is utilized to analyse Lamb wave excitation with piezoceramic actuators. An effective actuator design reduces the energy needed for Lamb wave excitation, which is beneficial if a structural health monitoring system should be applied for a structure. For a better understanding of the actuator behavior the piezoeceramics are studied both free and bonded at a structure. The numerical part of the analysis is performed utilizing isogeometric finite elements. To obtain the optimal performance for the numerical analysis the effect of k-refinement of the isogeometric element with respect to the convergence is studied and discussed. The optimal numerical setup with the best convergence rate is proposed and is validated with free piezoeceramic actuators. The validated model is then utilized to study the impact of actuator shape and adhesive bondline effect to the wave amplitude. The study shows that simplified analytical equations do not predict the optimal excitation frequencies for all piezoceramic designs accurately.
This paper presents an application of Differential Search (DS) meta-heuristic optimization algorithm for optimal operation of micro grid system. DS algorithm has the benefit of high convergence rate and precision compared to other optimization methods. The micro grid system consists of a wind turbine, a diesel generator, and a fuel cell. The simulation is applied to micro grid system only. The wind turbine generator is modeled by considering the characteristics of variable output. One day load data which is divided every 20 minute and wind resource for wind turbine generator are used for the study. The method using the proposed DS algorithm is easy to implement, and the results of the convergence performance are better than other optimization algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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