Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.4
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pp.67-75
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1998
In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.
Vagal damage and subsequent pyloric denervation inevitably occur during esophagectomy, potentially leading to delayed gastric emptying (DGE). The choice of an optimal pyloric procedure to overcome DGE is important, as such procedures can lead to prolonged surgery, shortening of the conduit, disruption of the blood supply, and gastric dumping/bile reflux. This study investigated various pyloric methods and analyzed comparative studies in order to determine the optimal pyloric procedure. Surgical procedures for the pylorus include pyloromyotomy, pyloroplasty, or digital fracture. Botulinum toxin injection, endoscopic balloon dilatation, and erythromycin are non-surgical procedures. The scope, technique, and effects of these procedures are changing due to advances in minimally invasive surgery and postoperative interventions. Some comparative studies have shown that pyloric procedures are helpful for DGE, while others have argued that it is difficult to reach an objective conclusion because of the variety of definitions of DGE and evaluation methods. In conclusion, recent advances in interventional technology and minimally invasive surgery have led to questions regarding the practice of pyloric procedures. However, many clinicians still perform them and they are at least somewhat effective. To provide guidance on the optimal pyloric procedure, DGE should first be defined clearly, and a large-scale study with an objective evaluation method will then be required.
Structural design, in general, is developed through trial and error technique which is guided by standards criteria and based on the intuition and experience of the engineer, a context that leads to structural over-dimensioning, with uneconomic solutions. Aiming to find the optimal design, structural optimization methods have been developed to find a balance between cost, structural safety, and material performance. These methods have become a great opportunity in the steel structural engineering domain since they have as their main purpose is weight minimization, a factor directly correlated to the real cost of the structure. Assuming an objective function of minimum weight with stress and displacement constraints provided by Brazilian standards, the present research proposes the sizing optimization and combined approach of sizing and shape optimization, through a software developed to implement the Simulated Annealing metaheuristic algorithm. Therefore, two steel plane frame layouts, each admitting four typical truss geometries, were proposed in order to expose the difference between the optimal solutions. The assessment of the optimal solutions indicates a notable weight reduction, especially in sizing and shape optimization combination, in which the quantity of design variables is increased along with the search space, improving the efficiency of the optimal solutions achieved.
The objective of this study is to predict the minimization effect of the noise and vibration during the construction and the train operation regarding to the design modification of the Taegu Subway Line No. 1. It was suggested optimal control blasting methods to reduce the causing vibration Nuance to the resident in City Taegu and also proposed the better governing method to decrease the environmental hazard to the near buildings and residents during the train operation. When the high-density gaseous reaction of explosion products exerts a high pressure in motion outward, a dynamic stress field will be created in the surrounding buildings. Therefore, in the region close to the charge, permanent damage begins to occur at a great critical level of partial velocity, that is difficult from different structure as working conditions. It is reliable to predict that the damages could be reduced if we know the peak velocity and the exact reasons through the conducting of detail studies of structural analysis of the related buildings with the optimal blasting designs. A blasting technique should be deemed to take advantage of the reduction of damage of the surrounding rocks and structures to improve the in-city blasting. This is a typical in-city blasting operation where success depends on closely controlling the ground vibrations in case of better designed blasting methods. There are techniques that can be applied to prevent large vibrations from damaging the important buildings through the Route Modification of the Taegu Subway Line No. 1.
This paper presents a method to optimize motion planning for industrial manipulators with redundancy. For optimal motion planning, first of all, particular inverse kinematic solution is needed to improve efficiency for manipulators with redundancy working in various environments. In this paper, we propose three kinds of methods for solving inverse kinematics problems; numerical and combined approach. Also, we introduce methods for optimal motion planning using potential function considering the order of priority. For efficient movement in industrial settings, this paper presents methods to plan motions by considering colliding obstacles, joint limits, and interference between whole arms. To confirm improved performance of robot applying the proposed algorithms, we use two kinds of robots with redundancy. One is a single arm robot with 7DOF and another is a dual arm robot with 15DOF which consists of left arm, right arm with each 7DOF, and a torso part with 1DOF. The proposed algorithms are verified through several numerical examples as well as by real implementation in robot controllers.
Power allocation is a technique that evenly allocates samples for each stratum, although the overall efficiency of the allocation is less than that of optimal allocation, and it is often used as a square root proportional allocation in real survey. Also, considering the non-response that occurs in real survey, a larger sample size is used than that in the theoretical formula. In this study, in determining the sample size for each stratum, we study the new methods of allocating by adding information on the response rate per each stratum to power allocation method. The proposed allocation methods are compare with proportional, optimal, and square root proportional allocation in simulation. In addition, the comparison with the proportional and optimal allocation to which the response rate was added is examined through simulation. As a result, we examine the advantages and disadvantages of the allocation methods.
This paper presents optimal walking trajectory generation for a quadruped robot with genetic-fuzzy algorithm. In order to move a quadruped robot smoothly, both generations of optimal leg trajectory and free walking are required. Generally, making free walking is difficult to realize for a quadruped robot, because the patterned trajectory may interfere in the free walking. In this paper, we suggest the generation method for the leg trajectory satisfied with free walking pattern so as to avoid obstacle and walk smoothly. We generate via points of leg with respect to body motion, and then we use the genetic-fuzzy algorithm to search for the optimal via velocity and acceleration information of legs. All these methods are verified with PC simulation program, and implemented to SERO-V robot.
The optimal operation condition of gasifier is one of the most important parameters to increase efficiency and reliability in IGCC plant. Also the prediction of the syngas composition and quantity must be predicted to carry out process design of the gasification plant. However, the gasifier process licensor are protective with information on process design and optimal gasifier design conditions. So, the most of process studies in the engineering company for gasification plant have carried out to look for key parameters and optimal design conditions using several prediction methods. In this paper, we present the estimated preliminary optimal operation condition of the 300MW Demonstration Entrain Flow Gasifier using Aspen Plus. The gasifier operation temperature considering slag flow was predicted by FactSage software and Annen Model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.6
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pp.527-538
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2019
This paper considers the issue of obtaining the optimal design in Poisson regression model when the sample size is small. Poisson regression model is widely used for the analysis of count data. Asymptotic theory provides the basis for making inference on the parameters in this model. However, for small size experiments, asymptotic approximations, such as unbiasedness, may not be valid. Therefore, first, we employ the second order expansion of the bias of the maximum likelihood estimator (MLE) and derive the mean square error (MSE) of MLE to measure the quality of an estimator. We then define DM-optimality criterion, which is based on a function of the MSE. This criterion is applied to obtain locally optimal designs for small size experiments. The effect of sample size on the obtained designs are shown. We also obtain locally DM-optimal designs for some special cases of the model.
Some methods have been presented to get optimal formation trajectories in the step of configuration or reconfiguration, which subject to constraints of collision avoidance and final configuration. In this study, a method for optimal formation trajectory-planning is introduced in view of fuel/time minimization using parameter optimization technique which has not been applied to optimal trajectory-planning for satellite formation flying. New constraints of nonlinear equality are derived for final configuration and constraints of nonlinear inequality are used for collision avoidance. The final configuration constraints are that three or more satellites should be placed in an equilateral polygon of the circular horizontal plane orbit. Several examples are given to get optimal trajectories based on the parameter optimization problem which subjects to constraints of collision avoidance and final configuration. They show that the introduced method for trajectory-planning is well suited to trajectory design problems of formation flying missions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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