This paper presents the artificial life algorithm which is remarkable in the area of engineering for optimum design. As artificial life organisms have a sensing system, they can find the resource which they want to find and metabolize it. And the characteristics of artificial life are emergence and dynamical interacting with environment. In other words, the micro interaction with each other in the artificial life's group results in emergent colonization in the whole system. In this paper, therefore, artificial life algorithm by using above characteristics is employed into functions optimization. The effectiveness of this proposed algorithm is verified through the numerical test of single and multi objective functions. The numerical tests also show that the proposed algorithm is superior to genetic algorithm and immune algorithm for the Multi-peak function. And artificial life algorithm is also applied to optimum design of high-speed, short journal bearings and verified through the numerical test.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.6
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pp.478-487
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2002
This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
In this study, we consider the evolved interactivity at the Artificial Life Art beyond 'open interactivity' as 'closed relationship' between viewer/participant and artwork by immersive and interactive features of digital media art. In order to consider this evolved interactivity, we survey the theory of artificial life of which result of many studies like biology and computational science. And then we analysed characteristics related artistic context of artificial life at the autonomy and emergent behavior of artificial life. Especially, we research the artworks of interaction with ecologies and of living in outside(not in- silico) among the artworks of officially adopting an artificial life arts in 'VIDA : Art and Artificial Life International Awards'. And we are going to understand the relationship of emotional subjects between viewer/participant and artwork, and a step further to understand the diverse relationship of symbiosis and co-evolution of the technology and human.
The study of Artificial Life Art has affected the development of art using artificial life. Artificial Life Art started as a concern for microscopic organisms and has developed into works producing some creativities through the choices of spectators. The interests in real animals have resulted in the production of artificial animals such as cyber pets, and the interests in humans have been led to the creation of avatars. We will analyze the invisible emotional field of Naoko Tosa's works which use cyber pets and avatars, and clarify how the creative changes of Artificial Life Art affect the development of interactive art.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.2
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pp.173-181
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2001
This paper presents an artificial life algorithm which is remarkable in the area of engineering for functions optimization. As artificial life organisms have a sensing system, they can find the resource which they want to find and metabolize. And the characteristics of artificial life are emergence and dynamic interaction with environment. In other words, the micro-interaction with each other in the artificial lifes group results in emergent colonization in the whole system. In this paper, therefore, artificial life algorithm by using above characteristics is employed into functions optimization. The optimizing ability and convergent characteristics of this proposed algorithm is verified by using three test functions. The numerical results also show that the proposed algorithm is superior to genetic algorithms and immune algorithms for the multimodal functions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.11
s.254
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pp.1358-1368
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2006
This paper proposes a Pareto artificial life algorithm for solving multi-objective optimization problems. The artificial life algorithm for optimization problem with a single objective function is improved to handle Pareto optimization problem through incorporating the new method to estimate the fitness value for a solution and the Pareto list to memorize and to improve the Pareto optimal set. The proposed algorithm was applied to the optimum design of a journal bearing which has two objective functions. The Pareto front and the optimal solution set for the application were presented to give the possible solutions to a decision maker or a designer. Furthermore, the relation between linearly combined single-objective optimization problem and Pareto optimization problem has been studied.
This paper presents a combinatorial method to compute the solutions of optimization problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The hybrid algorithm is not only faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. And the enhanced artificial life algorithm is applied to optimum design of high-speed, short journal bearings and the usefuless is verified through this example.
Kim, Su-Hyeon;Do, Heeil;Cho, Gyeongjun;Kim, Da-Ran;Kwak, Youn-Sig
The Plant Pathology Journal
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v.37
no.3
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pp.299-306
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2021
Pollination is an essential process for plants to carry on their generation. Pollination is carried out in various ways depending on the type of plant species. Among them, pollination by insect pollinator accounts for the most common. However, these pollinators have be decreasing in population density due to environmental factors. Therefore, use of artificial pollination is increasing. However, there is a lack of information on microorganisms present in the artificial pollens. We showed the composition of bacteria structure present in the artificial pollens of apple, kiwifruit, peach and pear, and contamination of high-risk pathogens was investigated. Acidovorax spp., Pantoea spp., Erwinia spp., Pseudomonas spp., and Xanthomonas spp., which are classified as potential high-risk pathogens, have been identified in imported pollens. This study presented the pollen-associated bacterial community structure, and the results are expected to be foundation for strengthening biosecurity in orchard industry.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.8
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pp.598-608
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2002
This paper shows the optimal design methodology for the fluid engine mount by the artificial life algorithm. The design has been commonly modified by trial and error because there is many design parameters that can be varied in order to minimize transmissibility at the desired fundamental resonant and notch frequencies. The application of trial and error method to optimization of the fluid mount is a great work. Many combinations of parameters are possible to give us the desired resonant and notch frequencies, but the question is which combination Provides the lowest resonant peak and notch depth. In this study the enhanced artificial life algorithm is applied to get the desired fundamental resonant and notch frequencies of a fluid mount and to minimize transmissibility at these frequencies. The present hybrid algorithm is the synthesis of and artificial life algorithm with the random tabu (R-tabu) search method. The hybrid algorithm has some advantages, which is not only faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all globa1 optimum solutions. The results show that the performance of the optimized mount compared with the original mount is improved significantly.
Sugisaka, Masanori;Sato, Mayumi;Zhang, Yong-guang;Casti, John
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1995.10a
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pp.69-70
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1995
This paper considers the applications of cellular automata in order to design self-organizing artificial neural decision systems such as self-organizing neurocomputer circuit, machines, and artifical life VLSI circuits for controlling mechanical systems. We consider the L-system and show the results of growth of plants in artificial life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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