본 논문에서는 지난 2004년 동해에서 수행된 MAPLE 04 실험에서 수집된 일련의 전구음원 신호 중 일부를 이용하여 시간 영역에서 지음향 인자 역산을 수행하였다. 이를 위해 수직선배열을 통해 수집된 채널 별 신호 파형과 모의 신호 파형을 직접 비교하는 형태의 목적함수를 구성하였다. 모의 신호는 음선 이론을 사용하여 모델링하였고, 광역최적화 알고리즘인 VFSA (very fast simulated annealing)를 사용하여 목적함수를 최적화하였다 기존의 전달손실비교를 통한 역산 결과(음향학회지 본 호 게재)들과 비교하여 지음향 인자들이 일관성 있게 추정되었음을 확인하였으며, 이 역산 결과를 이용하여 얻은 모의 신호와 계측 신호 간 비교 그림을 제시하였다.
One of the biggest problems in structural steel calculation is the design of structures using the lowest possible material weight, making this a slow and costly process. To achieve this objective, several optimization methods have been developed and tested. Nevertheless, a method that performs very efficiently when applied to different problems is not yet available. Based on this assumption, this work proposes a hybrid metaheuristic algorithm for geometric and dimensional optimization of space trusses, called Simulated Squirrel Search Algorithm, which consists of an association of the well-established neighborhood shifting algorithm (Simulated Annealing) with a recently developed promising population algorithm (Squirrel Search Algorithm, or SSA). In this study, two models are tried, being respectively, a classical model from the literature (25-bar space truss) and a roof system composed of space trusses. The structures are subjected to resistance and displacement constraints. A penalty function using Fuzzy Logic (FL) is investigated. Comparative analyses are performed between the Squirrel Search Algorithm (SSSA) and other optimization methods present in the literature. The results obtained indicate that the proposed method can be competitive with other heuristics.
This paper addresses the problem of a torch path generation for the 2D laser cutting of a stock plate nested with resular or irregular parts. Under the constaint of the relative positions of parts enforced by nesting, the developed torch path algorithm generate feasible cutting path. In this paper, the basic object is a polygon( a many-slide figure) with holes. A part may be represented as a number of line segments connected end-to-end in counterclockwise order, and formed a closed contour as requied for cutting paths. The objective is to tranverse this cutting contours with a minimum path length. This paper proposes a simulated annealing based dtorch path algorithm, that is an improved version of previously suggested TSP models. Since everypiercing point of parts is not fixed in advance, the algorithm solves as relazed optimization problem for the constraint, thich is one of the main features of the proposed algorithm. For aolving the torch path optimization problem, an efficient generation mechanism of neighborhood structure and as annealing shedule were introduced. In this way, a global solution can be obtained in a reasonable time. Seveeral examples are represented to ilustrate the method.
In order to examine and compare the characteristics of two vitrified forms (AG8W1 and DG2) simulated for the operation of a commercial vitrification facility being constructed in Ulchin nuclear power plant, the vitrified forms were cooled by the natural cooling and annealing methods respectively. And the Product Consistency Test (PCT), compressive strength, thermal conductivity, specific heat, phase stability, softening point and Coefficient of Thermal Expansion (CTE) of the vitrified farms were experimented. Consequently, it was shown that there were no significant differences on the physiochemical properties of the vitrified forms performed the natural cooling and annealing.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
설계 재구조화는 설계 구성 요소들을 재조직함으로써 품질을 향상시켜 소프트웨어 유지보수 비용을 줄인다. 객체지향 메트릭은 설계 결함을 발견하고 설계 구성 요소들을 재조직하기 위한 변형을 찾는데 도움을 제공한다. 기본적으로 이러한 설계 변형은 초기 시스템의 행위를 보존해야 한다. 본 논문에서는 객체지향 설계 행위를 보존하는 메트릭 기반 재구조화 기법을 집합론에 기반하여 기술하고, 자바로 작성된 응용 프로그램에 적용하여 유효성을 확인한다. 그리고 재구조화의 효과성을 확인하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing) 알고리즘을 사용한 방법과 비교한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.236-243
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2005
This paper presents a new stochastic approach for solving combinatorial optimization problems by using a new selection method, i.e. SA-selection, in genetic algorithm (GA). This approach combines GA with simulated annealing (SA) to improve the performance of GA. GA and SA have complementary strengths and weaknesses. While GA explores the search space by means of population of search points, it suffers from poor convergence properties. SA, by contrast, has good convergence properties, but it cannot explore the search space by means of population. However, SA does employ a completely local selection strategy where the current candidate and the new modification are evaluated and compared. To verify the effectiveness of the proposed method, the optimization of a fuzzy controller for balancing an inverted pendulum on a cart is considered.
Minimum Weight Triangulation (MWT) 는 최적화 문제로서 주어진 그래프에 대한 최소 무게 삼각화를 계산하는 문제이다. 본 문제는 많은 다른 그래프 문제들처럼 일반 그래프에 대하여 NP-hard 계열의 문제로 알려져 있으며 지금까지 simulated annealing 및 유전 알고리즘 등 heuristic algorithm 들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 MWT 문제에 대하여 GA-FF 라 불리우는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 그성능이 기존의 유전 알고리즘보다 더욱 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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