Genetic algorithms (GAs) are very useful methods for global search and have been applied to various optimization problems. They have two kinds of important search mechanisms, crossover and mutation. Because the performance of GAs depends on these operators, a large number of operators have been developed for improving the performance of GAs. Especially, many researchers have been more interested in a crossover operator than a mutation operator. The reason is that a crossover operator is a main search operator in GAs and it has a more effect on the search performance. So, we also focus on a crossover operator. In this paper we first investigate the drawback of various crossovers, especially subtour-based crossovers and then introduce a new crossover operator to avoid such drawback and to increase efficiency. Also we compare it with several crossover operators for symmetric traveling salesman problem (STSP) for showing the performance of the proposed crossover. Finally, we introduce an efficient simple hybrid genetic algorithm using the proposed operator and then the quality and efficiency of the obtained results are discussed.
데이타베이스 언어인 SQL의 연산자 LIKE는 문자열을 탐색하기 위한 연산자로서 문자열 양식을 설정함으로써 그에 부합하는 칼럼값들을 식별할 수 있게 한다. 표음문자인 한글의 각 음절은 초성과 중성으로 구성되거나 초성, 중성, 그리고 종성으로 구성된다. 본 논문은 연산자 LIKE의 한글 음절의 탐색 양식으로서 한글 음절로 표현되는 기존 양식에 추가하여 한글의 초성과 중성에 기반한 새로운 양식을 제안한다. 제안하는 한글 탐색 양식은 특정 초성을 가지는 한글 음절들, 특정 중성을 가지는 한글 음절들, 또는 특정 초성과 중성을 가지는 한글 음절들을 탐색할 수 있게 한다. 제안하는 한글 탐색 양식을 SQL의 기존 연산자들로 표현하는 것은 실질적으로 많은 불편을 수반하며 DBMS의 문자 집합에 따라 응용 프로그램의 호환성 문제를 초래할 수 있다. 본 논문은 제안하는 한글 탐색 양식을 고려한 연산자 LIKE의 수행 알고리즘을 한글과 한자에 대한 정보 교환용 부호계의 국가 표준인 KS X 1001로 표현된 문자들을 기반으로 제시한다.
본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)방법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도로선형최적화 모형개발의 탐색엔진으로 활용하기 위한 핵심도구인 유전자 연산자(Genetic Operator)의 개발과 적용과정을 통해 그 특징과 유용성을 제시하였다. 균일돌연변이 연산자, 직선돌연변이 연산자. 비균일 돌연변이 연산자, 전체 비균일 돌연변이 연산자 등 4개의 돌연변이 연산자가 탐색영역(Search space)의 가능한 모든 부분을 탐험(Exploration)하기 위해 적용되었으며, 단순교차 연산자, 두 개의 점을 이용한 교차 연산자, 산술교차 연산자, 학습교차 연산자 등 4개의 교차 연산자가 노선대안의 우수한 유전형질을 다음세대에 효과적으로 전달(Exploitation)하기 위해 시험되었다. 사례연구와 민감도 분석과정을 통해 유전자 알고리즘 및 개발 적용된 8개 유전자 연산자의 도로선형최적화과정 도입이 우수한 노선대안을 빠르고 효과적으로 탐색함을 알 수 있었으며, 돌연변이 연산자와 교차 연산자의 효과적 조합이 상호보완기능을 통해 탐색능력의 향상에 큰 영향을 끼치는 것으로 파악되었다. 또한, 개발 적용된 연산자 이외에도 새로운 연산자의 개발 가능성이 무한하며, 이는 도로선형최적화에 유전자 알고리즘의 적용이 타당함을 반증함도 주목할 만하다.
Fireworks Algorithm (FWA) is a relatively novel swarm-based metaheuristic algorithm for global optimization. To solve the low-efficient local searching problem and convergence of the FWA, this paper presents a Variable Amplitude Coefficient Fireworks Algorithm with Uniform Local Search Operator (namely VACUFWA). Firstly, the explosive amplitude is used to adjust improving the convergence speed dynamically. Secondly, Uniform Local Search (ULS) enhances exploitation capability of the FWA. Finally, the ULS and Variable Amplitude Coefficient operator are used in the VACUFWA. The comprehensive experiment carried out on 13 benchmark functions. Its results indicate that the performance of VACUFWA is significantly improved compared with the FWA, Differential Evolution, and Particle Swarm Optimization.
In this paper, we propose a "Distance Correlation Selection operator (DCS)" as a new selection operator. For Genetic Algorithm (GA), many improvements have been proposed. The MGG (Minimal Generation Gap) model proposed by Satoh et.al. shows good performance. The MGG model has all advantages of conventional models and the ability of avoiding the premature convergence and suppressing the evolutionary stagnation. The proposed method is an extension of selection operator in the original MGG model. Generally, GA has two types of selection operators, one is "selection for reproduction", and the other is "selection for survival"; the former is for crossover and the latter is the individuals which survive to the next generation. The proposed method is an extension of the former. The proposed method utilizes distance information between individuals. From this extension, the proposed method aims to expand a search area and improve ability to search solution. The performance of the proposed method is examined with several standard test functions. The experimental results show good performance better than the original MGG model.
이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is about the search pattern of LINNET (Library Information Network System) OPAC users by transaction log, maintained by POSTECH(Pohang University of Science and Technology) Central Library, to provide feedback information of OPAC system design. The results of this study are as follows. First, for the period of this analysis, there were totally 11, 218 log-ins, 40, 627 transaction logs and 3.62 retrievals per a log-in. Title keyword was the most frequently used, but accession number, bibliographic control number or call number was very infrequently used. Second, 47.02% of OPAC, searches resulted in zero retrievals. Bibliographic control number was the least successful search. User displayed 2.01% full information and 64.27% local information per full information. Third, special or advanced retrieval features are very infrequently used. Only 22.67% of the searches used right truncation and 0.71% used the qualifier. Only 1 boolean operator was used in every 22 retrievals. The most frequently used operator is 'and (&)' with title keywords. But 'bibliographical control number (N) and accessionnumber (R) are not used at all with any operators. The causes of search failure are as follows. 1. The item was not used in the database. (15, 764 times : 79.42%). 2. The wrong search key was used. (3, 761 times : 18.95%) 3. The senseless string (garbage) was entered. (324 times : 1.63%) On the basis of these results, some recommendations are suggested to improve the search success rate as follows. First, a n.0, ppropriate user education and online help function let users retrieve LINNET OPAC more efficiently. Second, several corrections of retrieval software will decrease the search failure rate. Third, system offers right truncation by default to every search term. This methods will increase success rate but should considered carefully. By a n.0, pplying this method, the number of hit can be overnumbered, and system overhead can be occurred. Fourth, system offers special boolean operator by default to every keyword retrieval when user enters more than two words at a time. Fifth, system assists searchers to overcome the wrong typing of selecting key by automatic korean/english mode change.
The main goal of this research is to solve variational inequalities involving quasimonotone operators in infinite-dimensional real Hilbert spaces numerically. The main advantage of these iterative schemes is the ease with which step size rules can be designed based on an operator explanation rather than the Lipschitz constant or another line search method. The proposed iterative schemes use a monotone and non-monotone step size strategy based on mapping (operator) knowledge as a replacement for the Lipschitz constant or another line search method. The strong convergences have been demonstrated to correspond well to the proposed methods and to settle certain control specification conditions. Finally, we propose some numerical experiments to assess the effectiveness and influence of iterative methods.
This paper proposes an expert system which can determine automatically the shunting routes corresponding to the given shunting works by considering totally the train operating environments in the station. The expert system proposes the multiple shunting routes with priority of selection based on heuristic search strategy. Accordingly, system operator can select a shunting route with the safety and efficiency among the those shunting routes. The expert system consists of a main inference engine and a sub inference engine. The main inference engine determines the shunting routes with selection priority using the segment routes obtained from the sub inference engine. The heuristic rules are extracted from operating knowledges of the veteran route operator and station topology. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique. And, the validity of the builted expert system is proved by a test case for the model station.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.41-51
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2022
We forecast the US oil consumption level taking advantage of google trends. The google trends are the search volumes of the specific search terms that people search on google. We focus on whether proper selection of google trend terms leads to an improvement in forecast performance for oil consumption. As the forecast models, we consider the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the structured regularization method for large vector autoregressive (VAR-L) model of Nicholson et al. (2017), which select automatically the google trend terms and the lags of the predictors. An out-of-sample forecast comparison reveals that reducing the high dimensional google trend data set to a low-dimensional data set by the LASSO and the VAR-L models produces better forecast performance for oil consumption compared to the frequently-used forecast models such as the autoregressive model, the autoregressive distributed lag model and the vector error correction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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