A mixture experiment is a special type of response surface experiment in which factors are the ingredients or components of a mixture, and the response is a function of the proportions of each ingredient. Evolutionary operation is useful to improve on-line full-scale manufacturing process by systematically changing the levels of the process variables without jeopardizing the product. This paper presents an evolutionary operation procedure with mixture variables for large-scale mixture production process which can be beneficial to practitioners who should improve on-line mixture quality while maintaining the production amount of the mixture product.
Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
This paper deals with a process planning problem in the flexible assembly system (FAS). The problem is to assign assembly tasks to stations with limited working space and to determine assembly routing with the objective of minimizing transfer time of the products among stations, while satisfying precedence relations among the tasks and upper-bound workload constraints for each station. In the process planning of FAS, the optimality of assembly routing depends on tasks loading. The integration of tasks loading and assembly routing is therefore important for an efficient utilization of FAS. To solve the integrated problem at the same time, in this paper we propose a new method using an artificial intelligent search technique, named 2-leveled symbiotic evolutionary algorithm. Through computational experiments, the performance of the proposed algorithm is compared with those of a traditional evolutionary algorithm and a symbiotic evolutionary algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the algorithms compared.
A key element in the control of Automated Guided Vehicle Systems (AGVS) is dispatching policy. This paper proposes a new dispatching algorithm for an efficient operation of AGVS. Based on an evolutionary operation, it has an adaptive control capability responding to changes of the system environment. The performance of the algorithm is compared with some well-known dispatching rules in terms of the system throughput through simulation. Sensitivity analysis is carried out varying the buffer capacity and the number of AGVS.
This paper analyzes the evolutionary process of a fuzzy logic controller using evolutionary activity. An evolutionary algorithm is commonly used to find solutions for given problems. However, little has been done on the analysis of the evolutionary pathways to the optimal solutions. This paper uses a genetic algorithm to construct a fuzzy logic controller for a mobile robot and applies evolutionary activity to measure the adaptability quantitatively. Evolutionary activity can be defined as the rate at which useful genetic innovations are absorbed in the population. By measuring the evolutionary activities, we will show quantitatively that the optimal fuzzy logic controller is not from other genetic phenomena like chance or necessity, but from the adaptability to a given encironment.
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algerian was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
The objective of this study is the development of discrete optimum design algorithms which is based on the genetic algorithms. The developed algorithms was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of space trusses structures and the constraints are stresses and displacements. This study solves the problem by introducing the genetic algorithms. The genetic algorithms consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithms was verified by applying the algorithms to optimum design examples.
The purpose of this study is to analyze the evolutionary process of Ddeulzip. The subject of this study is a clan family of Andong Kwon in Andong Area. Ddeulzip's evolutionary process of the construction and management is divided into largely three periods in Josun Dynasty. The establishment and changing process of Ddeulzip for Andong Kwon's family are analyzed according to three periods called the early(15~16C), mid(17~18C) and late(19~20C). The characteristics of the early and mid period are that they created their own ancestral building form of Ddeulzip. Those of the late period are in their strong will to make similar scale of Ddeulzip. And during the late period, although the construction of new Ddeulzip was started in the early stage, no more formation of Ddeulzip was made as it approached toward the late stage. And most important point is similar constructional space(gan) of first time. The residential Ddeulzip of Andong Kwon's family created at the 19C can be regarded as an representative example of large space that shows a typical form of housing by noble residents at the time.
The purpose of this study is to analyze the evolutionary process of Ddeulzip. The subject of this study is a clan family of Euisung Kim in Andong Area. Ddeulzip's evolutionary process in the construction and management is divided into largely three periods. The establishment and changing process of Ddeulzip for Euisung Kim's family are analyzed according to three periods called the early (15~16C), mid(17~18C) and late(19~20C). The characteristics of the early period are that they created their own ancestral building form of Ddeulzip. Those of the mid period are in their strong will not only to preserve their on ancesteral housing but also to make additional construction of Ddeulzip. And during the late period, although the construction of new Ddeulzip was started in the early stage, no more formation of Ddeulzip was made as it approached toward the late stage. And most important point is smaller construction space (gan) dan first time. The residential Ddeulzip of Euisung Kim's family created at the start of Chosun Dynasty can be regarded as an representative example that shows a typical form of housing by noble residents at the time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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