• 한국통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.855-868
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• 1996

In this paper, multiplhase only filter(MPOFs) are designed using simulated annealing algorithm. These filters have excellent recognition characteristics for similar patterns or rotated patterns and enhance optical efficiency as well as spatial-bandwidth product by deleting mirror image. As the result of computer simulation to certify recogntion characteristics of similar patterns, simulated annealing-MPOF(SA-MPOF) has superior discrimination and higher correlation peak values than cosine binary phase only filters(CBPOF) and simpulated annealing-BPOF (SA-BPOF). THe filter having training process for rotated patterns of arbitraty possible angle can overcome that phase only filter(POF) and CBPOF can't recognize rotated input patterns.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권3호
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• pp.341-347
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• 2011

The redundancy allocation problem (RAP) is a famous NP.complete problem that has beenstudied in the system reliability area of ships and airplanes. Recently meta-heuristic techniques have been applied in this topic, for example, genetic algorithms, simulated annealing and tabu search. In particular, tabu search (TS) has emerged as an efficient algorithmic approach for the series-parallel RAP. However, the quality of solutions found by TS depends on the initial solution. As a robust and efficient methodology for the series-parallel RAP, the hybrid metaheuristic (TSA) that is a interactive procedure between the TS and SA (simulated annealing) is developed in this paper. In the proposed algorithm, SA is used to find the diversified promising solutions so that TS can re-intensify search for the solutions obtained by the SA. We test the proposed TSA by the existing problems and compare it with the SA and TS algorithm. Computational results show that the TSA algorithm finds the global optimal solutions for all cases and outperforms the existing TS and SA in cases of 42 and 56 subsystems.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권2호
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• pp.93-100
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• 2008

본 논문에서는 NoC 기반 SoC의 테스트 시간을 감소시키기 위하여 NoC를 TAM으로 재활용하는 구조를 바탕으로 하는 새로운 형태의 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존 연구된 NoC 테스트 플랫폼을 사용하여 스케줄링 문제를 rectangle packing 문제로 변환하고 이를 simulated annealing(SA) 기법을 적용하여 향상된 스케줄링 결과를 유도한다. ITC'02 벤치회로를 이용한 실험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 최대 2.8%까지 테스트 시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.936-943
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• 2002

The Simulated Annealing (SA) algorithm has been successfully applied to various difficult combinatorial optimization problems. Since the performance of a SA algorithm, generally depends on values of the parameters, it is important to select the most appropriate parameter values. In this paper the SA algorithm is optimally designed for performance acceleration, by using the Taguchi method. Several test problems are solved via the SA algorithm optimally designed, and the solutions obtained are compared to solution results McMullen & Frazier(2000). The performance of the SA algorithm is evaluated in terms of solution quality and computation times. Computational results show that the proposed SA algorithm is effective and efficient in finding near-optimal solutions.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.131-142
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• 2015

트러스구조는 대형구조물의 설계 및 시공에 편리하며, 부재의 경량화에 따른 비용의 절검 효과를 얻을 수 있는 구조물로 최근 다양한 형태의 구조물건설에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 응력, 좌굴 그리고 구조물의 고유진동수 제약조건을 고려한 트러스 구조물의 단면과 형상에 대해 최적설계를 하였다. 최적설계에서 최적화기법으로 HA-SA방법을 제시하였으며, HA-SA방법은 HA 초기메모리에서 최상의 설계를 SA의 초기 설계로 하여 최적화 하는 방법이다. 예제에 사용된 트러스 구조물은 고유진동수 제약조건으로 10-bar, 72-bar, 52-bar 트러스와 응력 및 좌굴응력 제약조건으로 18-bar, 47-bar 트러스를 사용하였다. 그리고 52-bar, 18-bar, 47-bar의 경우는 트러스의 형상을 최적설계 하였다. 예제로부터 다양한 설계 제약조건하에서 여러 연구결과와 HA, SA, GA, HA-SA방법에 의한 결과를 서로 비교하여 HA-SA방법의 적용성을 입증하였다.

• 한국광학회지
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• 제16권1호
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• pp.43-49
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• 2005

본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Annealing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회전 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회전 효율과 균일도를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1999년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.102-109
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• 1999

Two phase simulated annealing algorithm is presented as a structural optimization technique and applied to minimum weight design of space trusses subjected to stress and displacement constraints under multiple loading conditions. Univariate searching algorithm is adopted for automatic selection of initial values of design variables for SA algorithm. The proper values of cooling factors and reasonable stopping criteria for optimum design of space truss structures are proposed to enhance the performance of optimization process. Optimum weights and design solutions are presented for two well-blown example structures and compared with those reported in the literature.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.119-126
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• 2006

멀티 프로세서 시스템에서 스케쥴링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 최근 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케쥴링 알고리즘들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것을 목표로 한다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간이 작음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.132-144
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• 2020

Cloud computing is an emerging technology based on the concept of enabling data access from anywhere, at any time, from any platform. The exponential growth of cloud users has resulted in the emergence of multiple issues, such as the workload imbalance between the virtual machines (VMs) of data centers in a cloud environment greatly impacting its overall performance. Our axis of research is the load balancing of a data center's VMs. It aims at reducing the degree of a load's imbalance between those VMs so that a better resource utilization will be provided, thus ensuring a greater quality of service. Our article focuses on two phases to balance the workload between the VMs. The first step will be the determination of the threshold of each VM before it can be considered overloaded. The second step will be a task allocation to the VMs by relying on an improved and faster version of the meta-heuristic "simulated annealing (SA)". We mainly focused on the acceptance probability of the SA, as, by modifying the content of the acceptance probability, we could ensure that the SA was able to offer a smart task distribution between the VMs in fewer loops than a classical usage of the SA.