In this paper, Genetic Algorithm (GA) is used to find the Maximum Weight Independent Set (MWIS) of a graph. First, MWIS problem is formulated as a 0-1 integer programming optimization problem with linear objective function and a single quadratic constraint. Then GA is implemented with the help of this formulation. Since GA is a heuristic search method, exact solution is not reached in every run. Though the suboptimal solution obtained is very near to the exact one. Computational result comprising an average performance is also presented here.
The model updating problems, which are to find the optimal approximation to the discrete quadratic model obtained by the finite element method, are critically important to the vibration analysis. In this paper, the structured model updating problem is considered, where the coefficient matrices are required to be symmetric and positive semidefinite, represent the interconnectivity of elements in the physical configuration and minimize the dynamics equations, and furthermore, due to the physical feasibility, the physical parameters should be positive. To the best of our knowledge, the model updating problem involving all these constraints has not been proposed in the existed literature. In this paper, based on the semidefinite programming technique, we design a general-purpose numerical algorithm for solving the structured model updating problems with incomplete measured data and present some numerical results to demonstrate the effectiveness of our method.
The check valves are mechanical valves that permit fluids to flow in only one direction, preventing flow from reversing. It is classified as one way directional valves. There are various types of check valves that used in a marine application. A lift type check valve uses the disc to open and close the passage of fluid. The disc lift up from seat as pressure below the disc increases, while drop in pressure on the inlet side or a build up of pressure on the outlet side causes the valve to close. An important concept in check valves is the cracking pressure which is the minimum upstream pressure at which the valve will operate. On the other hand, optimization is a process of finding the best set of parameters to reach a goal while not violating certain constraints. The AMESim software provides NLPQL(Nonlinear Programming by Quadratic Lagrangian) and genetic algorithm(GA) for optimization. NLPQL is the implementation of a SQP(sequential quadratic programming) algorithm. SQP is a standard method, based on the use of a gradient of objective functions and constraints to solve a non-linear optimization problem. A characteristic of the NLPQL is that it stops as soon as it finds a local minimum. Thus, the simulation results may be highly dependent on the starting point which user give to the algorithm. In this paper, we carried out optimization design of the check valve with NLPQL algorithm.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.2
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pp.131-138
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2009
Analytical modal verification is considered as the process to provide an acceptable description of the subject structure's behaviour. In general, results of original analytical model are different with actual structure results to uncertainty like non-linearity of material, boundary and modified shape, etc. In this paper, the dynamic model of glider's wing is correlated with static deformation and vibration test results by goal-attainment method, multi-objects optimization technique. The structural responses are predicted by using finite element method and optimization is carried out by using the SQP(sequential quadratic programming) method which is widely used in the constrained nonlinear optimization problem. The MAC(Modal Assurance Criterion) is used to modify the mode shapes and quantify the similarity.
Zuo, Jiakuo;Dao, Van Phuong;Bao, Yongqiang;Fang, Shiliang;Zhao, Li;Zou, Cairong
ETRI Journal
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v.36
no.4
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pp.686-689
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2014
This paper studies energy-efficiency (EE) power allocation for cognitive radio MIMO-OFDM systems. Our aim is to minimize energy efficiency, measured by "Joule per bit" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a secondary user under a total power constraint and mutual interference power constraints. However, since the formulated EE problem in this paper is non-convex, it is difficult to solve directly in general. To make it solvable, firstly we transform the original problem into an equivalent convex optimization problem via fractional programming. Then, the equivalent convex optimization problem is solved by a sequential quadratic programming algorithm. Finally, a new iterative energy-efficiency power allocation algorithm is presented. Numerical results show that the proposed method can obtain better EE performance than the maximizing capacity algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.31
no.7
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pp.18-24
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1982
We derived an optimal control of the Stochastic Bilinear Systems. For that we, firstly, formulated stochastic bilinear system and estimated its state when the system state is not directly observable. Optimal control problem of this system is reviewed on the line of three optimization techniques. An optimal control is derived using Hamilton-Jacobi-Bellman equation via dynamic programming method. It consists of combination of linear and quadratic form in the state. This negative feedback control, also, makes the system stable as far as value function is chosen to be a Lyapunov function. Several other properties of this control are discussed.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2003.09a
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pp.395-402
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2003
Characteristics of base isolators including frictional and hysteretic types may be described by Bouc-Wen model. A probabilistic optimum design method of the base isolation system using Bouc-Wen model is presented in this paper. For optimum design, the objective function and constraints are derived based on the stochastic responses of the system. As a numerical example, the optimum design problem of a three-story base isolated shear type structure is formulated and solved by the sequential quadratic programming method.
In this paper, a procedure for automated optimized design of reinforced concrete frames has been presented. The procedure consists of formulation and solution of the design problem in the form of an optimization problem. The minimization of total cost of R/C frame has been taken as the objective of optimization problem. In this research, consistent approximation method is applied to explicitly formulate constraints and objective function in terms of the design variables. In the presented method, the primary optimization problem is replaced with a sequence of explicit sub-problems. Each sub-problem is efficiently solved using the Sequential Quadratic Programming (SQP) method. The proposed method is demonstrated through a four-story frame and an eight-story frame, and the optimum results are compared with those in the available literature. It is shown that the proposed method can be easily applied to obtain rational, reliable, economical and practical designs for Reinforced Concrete Moment Resisting Frames (RCMRFs) while it is converged after a few analyses.
A receding horizon $H_{\infty}$ predictive control method is derived by solving a min-max problem in non-recursive forms. The min-max cost index is converted to a quadratic form which for systems with input saturation can be minimized using QP. Through the use of closed-loop prediction the prediction of states the use of closed-loop prediction the prediction of states in the presence of disturbances are made non-conservative and it become possible to get a tighter $H_{\infty}$ norm bound. Stability conditions and $H_{\infty}$ norm bounds on disturbance rejection are obtained in infinite horizon sence. Polyhedral types of feasible sets for sets and disturbances are adopted to deal with the input constraints. The weight selection procedures are given in terms of LMIs and the algorithm is formulated so that it can be solved via QP. This work is a modified version of an earlier work which was based on ellipsoidal type feasible sets[15].
New method for evaluation of heat transfer coefficient is proposed. In general, many researchers have been studied about inverse problem in order to calculate the heat transfer coefficient on three-dimensional heat conduction problem. But they can get the time-dependent heat transfer coefficient only through inverse problem. In order to acquire temperature-dependent heat transfer coefficient, it requires much time for numerous repetitive calculation and inconvenient manual modification. In order to solve these problems, we are using the SQP(Sequential Quadratic Programming) as an optimization algorithm. When the temperature history is given by experiment, the optimization algorithm can evaluate the temperature-dependent heat transfer coefficient with automatic repetitive calculation until difference between calculated temperature history and experimental ones is minimized. Finally, temperature-dependent heat transfer coefficient evaluated by developed program can used on various heat transfer problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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