Estimates of genetic gain (in volume growth) and diversity (expressed as status number, $N_s$) were determined in a clonal seed orchard of Pinus koraiensis. The genetic thinning was based on clonal breeding values (represented by general combining ability) obtained from progeny tests, clonal fertility estimated by strobilus production, and clonal size variation determined by the ramet numbers per clone. Parental GCA values for volume growth were calculated, based on height and diameter at breast height measured from field trials. Clonal fertility was estimated from the assessments of strobilus production over twelve years from 1991 to 2003, and used for the calculation of status number. There are 179 clones and 5,268 ramets in 12ha area of P. koraiensis clonal seed orchard. Genetic gain and diversity estimates were determined under assumptions of 30% pollen contamination and inferior genetic value of contaminating pollen. Genetic gain increased as thinning rates were set from 10% to 60%. However, for the higher thinning intensities, the increase of genetic gain was not remarkable. Genetic thinning by means of truncation selection resulted in a greater genetic gain but a large decrease in status number. Status number was represented around 40 clones for 10% through 60% thinning intensities, but for the higher thinning intensities, it was a bit fluctuated. Based on the present results, it could be concluded that thinning rate should not be stronger than 60% to optimize genetic gain while conserving genetic diversity. Consequently 50% or 60% thinning rate might be appropriate for genetic thinning in the clonal seed orchard of P. koraiensis. The effect of pollen contamination on the genetic gain and the consequence of genetic thinning for seed production in the clonal seed orchard, and seed orchard management scheme were also discussed.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.621-624
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2002
The purpose of this paper is a study on getting proper gain set of PID controller which satisfies multi-performance specifications of the control system. The multi-objective optimization method is introduced to evaluate specifications, and the genetic algorithm is used as an optimal problem solver. To enhance the performance of genetic algorithm itself, adaptive technique is included. According to the proposed method in this paper, finding suitable gain set can be more easily accomplishable than manual gain seeking and tuning.
A model Indigenous Thai beef cattle breeding structure consisting of nucleus, multiplier and commercial units was used to evaluate the effect of changes in heritabilities of and genetic correlations between adaptation traits on genetic gain and profitability. A breeding objective that incorporated adaptation was considered. Two scenarios for improving both the production and the adaptation of animals where also compared in terms of their genetic and economic efficiency. A base scenario was modelled where selection is for production traits and adaptation is assumed to be under the forces of natural selection. The second scenario (+Adaptation) included all the information available for base scenario with the addition of indirect measures of adaptation. These measures included tick count (TICK), faecal egg count (FEC) and rectal temperature (RECT). Therefore, the main difference between these scenarios was seen in the records available for use as selection criteria and hence the level of investments. Additional genetic gain and profitability was generated through incorporating indirect measures of adaptation as criteria measured in the breeding program. Unsurprisingly, the results were sensitive to the changes in heritabilities and genetic correlations between adaptation traits. However, there were more changes in the genetic gain and profitability of the breeding program when the genetic correlations of adaptation and its indirect measures were varied than when the correlations between these measures were. The changes in the magnitudes of the genetic gain and profit per cow stresses the importance of using reliable estimates of these traits in any breeding program.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.4
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pp.356-364
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2013
This paper presents a tracking gain-up controller design method to control effectively the vibration of tracking actuator caused by external shocks and remaining velocity after seek control. A pole placement constraint is considered to assure a desired transient response against the vibration of tracking actuator. A loop gain-up constraint is introduced to hold the tracking gain-up loop gain and control bandwidth within allowable bounds. The pole placement constraint is expressed by a matrix inequality and the loop gain-up constraint is considered as an objective function so that genetic algorithm can be applied. Finally, a tracking gain-up controller is obtained by integrating a genetic algorithm with LMI design approach. The proposed tracking gain-up controller design method is applied to the track-following system of a DVD recording device and its effectiveness is evaluated through the experimental results.
Objective: The purpose of this study was to compare intended and actual yearly genetic gains for milk production and conformation traits and to investigate the simple selection criterion practiced among milk production and conformation traits during the last two decades in Japan. Learning how to utilize the information on intended and actual genetic gains during the last two decades into the genomic era is vital. Methods: Genetic superiority for each trait for four paths of selection (sires to breed bulls [SB], sires to breed cows [SC], dams to breed bulls [DB], and dams to breed cows [DC]) was estimated. Actual practiced simple selection criteria were investigated among milk production and conformation traits and relative emphasis on milk production and conformation traits was compared. Results: Selection differentials in milk production traits were greater than those of conformation traits in all four paths of selection. Realized yearly genetic gain was less than that intended for milk production traits. Actual annual genetic gain for conformation traits was equivalent to or greater than intended. Retrospective selection weights of milk production and conformation traits were 0.73:0.27 and 0.56:0.44 for intended and realized genetic gains, respectively. Conclusion: Selection was aimed more toward increasing genetic gain in milk production than toward conformation traits over the past two decades in Japan. In contrast, actual annual genetic gain for conformation traits was equivalent to or greater than intended. Balanced selection between milk production and conformation traits tended to be favored during actual selection. Each of four paths of selection (SB, SC, DB, and DC) has played an individual and important role. With shortening generation interval in the genomic era, a young sire arises before the completion of sire's daughters' milk production records. How to integrate these four paths of selection in the genomic era is vital.
For the first time, a novel analytical model of the net gain for a Raman-EDFA hybrid optical amplifier (HOA) is proposed and its various parameters optimized using a genetic algorithm. Our method has been shown to be robust in the simultaneous analysis of multiple parameters (Raman length, EDFA length, and pump powers) to obtain large gain. The optimized HOA is further investigated at the system level for the scenario of a 50-channel DWDM system with 0.2-nm channel spacing. With an optimized HOA, a flat gain of >17 dB is obtained over the effective ITU-T wavelength grid with a variation of less than 1.5 dB, without using any gain-flattening technique. The obtained noise figure is also the lowest value ever reported for a Raman-EDFA HOA at reduced channel spacing.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.3
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pp.126-132
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2004
This paper proposed trajectory tracking control based on genetic algorithm. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic algorithm(RCGA) and back-propagation algorithm(BPA). Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studies have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using real coding genetic algorithm and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verity numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.474-478
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1998
This paper proposes a method which can resolve the problem of exisiting fuzzy PI controller using optimal scaling gains obtained by genetic algorithm. The new method adapt a fuzzy logic controller as a high level controller to perform scaling gain algorithm between two pre-determined sets.
Data from 178 Jersey calves born at Livestock Experiment Station were analyzed to obtain estimates of heritability, genetic and phenotypic correlations of some growth traits. Sex-specific variance and covariance components were estimated for birth weight (BWT), 180-d weight (WWT), 365-d weight (YWT), birth to weaning daily gain (BWG), weaning to yearling daily gain (WYG) and brith to yearling gain (BYG). Heritabilities, genetic and phenotypic correlations were generally higher in males than females. Heritabilities estimated for males and females respectively were 0.98 and 0.49 for BWT; 0.70 and 0.76 for WWT; 0.71 and 0.26 for YWT. Genetic correlations were higher than phenotypic correlations in all the treats studied.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.3
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pp.275-283
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2012
This paper presents a design method of a robust tracking controller satisfying multiple constraints using genetic algorithm. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping is used to address disturbance attenuation with error limits and a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the tracking loop gain and bandwidth unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint is expressed by a matrix inequality and the loop gain constraint is considered as an objective function so that genetic algorithm can be applied. Finally, a robust tracking controller can be obtained by integrating genetic algorithm with LMI approach. The proposed tracking controller design method is applied to the track-following system of an optical DVD recording drive and is evaluated through the experimental results.
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