Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.123-128
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1995
A classical PID controller is designed by applying the GA (Genetic Algorithm) which searches the optimal parameters through three major operators of reproduction, crossover and mutation under the given constraints. The GA could minimize the designer's interference and the whole design process could easily be automated. In contrast with other traditional PID design methods which allows for the system output responses only, the design with the GA can take account of the magnitude or the rate of change of control input together with the output responses, which reflects the more realistic situations. Compared with other PIDs designed by the traditional methods such as Ziegler and analytic, the PID by the GA shows the superior response characteristics to those of others with the least control input energy.
An optimal design method in cooperated with nonlinear inelastic analysis is presented. The proposed nonlinear inelastic method overcomes the difficulties due to incompatibility between the elastic global analysis and the limit state member design in the conventional LRFD method. The genetic algorithm used is a procedure based on Darwinian notions of survival of the fittest, where selection, crossover, and mutation operators are used to look for high performance ones among sections in the database. They are satisfied with the constraint functions and give the lightest weight to the structure. The objective function taken is the total weight of the steel structure and the constraint functions are load-carrying capacity, serviceability, and ductility requirement. Case studies of a planar portal frame, a space two-story frame, and a three-dimensional steel arch bridge are presented.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.6
no.3
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pp.174-183
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2001
This study proposes an improved genetic algorithm (GA) to derive solutions for facility layout problems having inner walls and passages. The proposed algorithm models the layout of facilities on a flour-segmented chromosome. Improved solutions are produced by employing genetic operations known as selection, crossover, inversion, mutation, and refinement of these genes for successive generations. All relationships between the facilities and passages are represented as an adjacency graph. The shortest path and distance between two facilities are calculated using Dijkstra's algorithm of graph theory. Comparative testing shows that the proposed algorithm performs better than other existing algorithm for the optimal facility layout design. Finally, the proposed algorithm is applied to ship compartment layout problems with the computational results compared to an actual ship compartment layout.
We study the problem of designing at minimum cost a two-connected network topology such that the shortest cycle to which each edge belongs does not exceed a given maximum number of hops. This problem is considered as part of network planning and arises in the design of backbone networks. We propose a genetic algorithm approach that uses a solution representation, in which the connectivity and ring constraints can be easily encoded. We also propose a crossover operator that ensures a generated solution is feasible. By doing so, the checking of constraints is avoided and no repair mechanism is required. We carry out experimental evaluations to investigate the solution representation issues and GA operators for the network design problem.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.10a
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pp.145-152
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2003
An optimal design method in cooperated with nonlinear inelastic analysis method is presented. The proposed nonlinear inelastic method overcomes the difficulties due to incompatibility between the elastic global analysis and the limit state member design in the conventional LRFD method. The genetic algorithm uses a procedure based on Darwinian notions of survival of the fittest, where selection, crossover, and mutation operators are used among sections in the database to look for high performance ones. They satisfy the constraint functions and give the lightest weight to the structure. The objective function is set to the total weight of the steel structure and the constraint functions are load-carrying capacities, serviceability, and ductility requirement. Case studies of a three-dimensional frame and a three-dimensional steel arch bridge are presented.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.646-651
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1998
Fuzzy control has been used successfully in many practical applications. In traditional methods, experience and control knowledge of human experts are needed to design fuzzy controllers. However, it takes much time and cost. In this paper, an automatic design method for fuzzy controllers using genetic algorithms is proposed. In the method, we proposed an effective encoding scheme and new genetic operators. The maximum number of linguistic terms is restricted to reduce the number of combinatorial fuzzy rules in the research space. The proposed genetic operators maintain the correspondency between membership functions and control rules. The proposed method is applied to a cart centering problem. The result of the experiment has been satisfactory compared with other design methods using genetic algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.729-737
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1996
Laminated composite plates have been applied to aircraft structures because their properties are superior to the conventional materials and the laminates have anisortropic elastic properties. However, it tis diffcult to determine stacking structures using actual design variables for the lack of searching capability of existing optimization technique. GA(generic algorithms) are robust search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics. Therefore, this study presents an application of IGA to stiffness and weight optimization design and gives the various stacking structures suitable to constraint conditions.
In order to pursue the traces of truth, boundaries set by man for convenience were crossed or Integrated leading to the discovery of new paradigms. Such phenomena including collaboration, convergence, crossover and etc. are expressed in various forms across the society and culture. In particular, development of digital technology is moving away from its previous color based on scientific, statistical and quantitative perspective by using diverse variables. Also, as the borderlines of genres become increasingly more ambiguous, various concepts of color blending developed rapidly. Thus These chaosmos-like color blending have created new contents. This research aims to understand the principle of color blending in Karim Rashid's work, which advocates the world of design in diverse fields from industrial products to architecture. The principle of color blending such as information change, source color and destination color, interaction, and etc. makes it possible to extract the expressed element and method of color blending. Meanwhile, the features of color blending such as integrated space and time, vague form, and narrative genre can be inferred from case analysis.
An optimal design method with nonlinear elastic analysis is presented. The proposed nonlinear elastic method overcomes the drawback of the conventional LRFD method that accounts for nonlinear effect by using the moment amplification factors of $B_1$ and $B_2$. The genetic algorithm used is a procedure based on Darwinian notions of survival of the fittest, where selection, crossover, and mutation operators are employed to look for high performance ones among sections in the database. They are satisfied with the constraint functions and give the lightest weight to the structure. The objective function taken is the total weight of the steel structure and the constraint functions are strength, serviceability, and ductility requirement. Case studies of a planar portal frame, a space two-story frame, and a three-dimensional steel arch bridge are presented.
Overhead facility design problem(OFDP) is one of the shortest rectilinear flow network problem(SRFNP)[4]. Genetic algorithm(GA), artificial immune system(AIS), population management genetic algorithm (PM) and greedy randomized adaptive search procedures (GRASP) were introduced to solve OFDP. A path matrix formed individual was designed to represent rectilinear path between each facility. An exchange crossover operator and an exchange mutation operator were introduced for OFDP. Computer programs for each algorithm were constructed to evaluate the performance of algorithms. Computation experiments were performed on the quality of solution and calculations time by using randomly generated test problems. The average object value of PM was the best of among four algorithms. The quality of solutions of AIS for the big sized problem were better than those of GA and GRASP. The solution quality of GRASP was the worst among four algorithms. Experimental results showed that the calculations time of GRASP was faster than any other algorithm. GA and PM had shown similar performance on calculation time and the calculation time of AIS was the worst.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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