This paper presents a controller design method for a robust control problem with multiple constraints using genetic algorithms and LMI design method. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping and pole placement is used to address disturbance attenuation with error limits and desired transient specifications, in spite of the plant uncertainties and disturbances. In addition, a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the loop gain unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint and pole placement constraint can be expressed in terms of two matrix inequalities and the loop gain constraint can be considered as an objective function so that genetic algorithms can be applied. Accordingly, a robust controller can be obtained by integrating genetic algorithms with LMI approach. The proposed controller design method is applied to a track-following system of an optical disk drive and is evaluated through simulation results.
전국 4개소에 식재된 사시나무 25개 클론중 18개 클론의 평균치에 대하여 광의(廣義)의 수고유전력(樹高遺傳力)(반복력(反復力))을 구한 결과 $H^2_{CM}=0.883$로 상당히 높은 것으로 추정되었다. 이에 따라 18클론중에서 최우수 l클론(5%), 즉 백담 15호를 선발하는 경우 35.3%의 개량효과(1.02m의 실질적 수고개량)가 있으며, 최우수클론 2클론, 즉 백담(百潭) 15호(號)와 선녀(仙女) 4호(號)를 선발(選拔)하면(10%) 25.6%의 개량효과 (0.74m의 실질적 수고개량)를 얻을 수 있을 것이다. 또한 최종 선발수령(選拔樹齡)에 가면 수고유전력(樹高遺傳力)이 더욱 높아질 것으로 기대되며, 따라서 더욱 높은 개량효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
The main objective of this study is to examine genetic changes in growth rate and carcass composition traits in group housed, ad libitum fed pigs, from lines of Large White divergently selected over four years for high and low post-weaning daily gain on a fixed but restricted ration. Genetic parameters for production and carcass traits were also estimated by using average information-restricted maximum likelihood applied to a multivariate individual animal model. All analyses were carried out on 1,728 records of group housed ad libitum fed pigs, and include a full pedigree of 5,324 animals. Estimates of heritability (standard errors in parentheses) were 0.11 (0.04) for lifetime daily liveweight gain (LDG), 0.13 (0.04) for daily carcass weight gain (CDG) and 0.28 (0.06) for carcass backfat (CFT). Genetic correlations between LDG and CDG were highly positive and between LDG and CFT negative, suggesting that selection for lifetime daily gain under commercial conditions of group housing with ad libitum feeding would result in favourable improvement in carcass traits. CFT showed negative genetic correlations with CDG. Correlated genetic responses evaluated as estimated breeding values (EBVs) were obtained from a multivariate animal model-best linear unbiased prediction analysis. After four years of divergent selection for 6 week post-weaning growth rate on restricted feeding, pigs performance tested on ad libitum feeding in groups exhibited changes in EBVs of 6.77 and -9.93 (g/d) for LDG, 4.25 and -7.08 (g/d) for CDG, and -1.42 and 1.55 (mm) for CFT, in the high and low lines, respectively. It is concluded that selection for growth rate on restricted feeding would significantly improve genetic performance and carcass composition of their descendants when group housed and ad libitum fed as is a common commercial practice.
For multi parameter optimization of Raman Fiber Amplifier (RFA), a simple genetic algorithm is presented in the scenario of a 320 channel Dense Wavelength Division Multiplexed (DWDM) system at channel spacing of 25 GHz. The large average gain (> 22 dB) is observed from optimized RFA with the optimized parameters, such as 39.6 km of Raman length with counter-propagating pumps tuned to 205.5 THz and 211.9 THz at pump powers of 234.3 mW, 677.1 mW respectively. The gain flattening filter (GFF) has also been optimized to further reduce the gain ripple across the frequency range from 190 to 197.975 THz for broadband amplification.
This paper proposed trajectory tracking control of mobile robot. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic-algorithm and back-propergation algorithm. Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studios 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(RCGA) 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 verify numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.
This paper presents the development of a controller that can control the temperature of an heating system based on a thermoelectric module. Temperature controller using Peltier has various external factors such as external temperature, characteristics of an aluminum plate, installation location of temperature sensors, and combination method between the aluminum plate and heating element. Therefore, it is difficult to apply the simulation and simulation results of heating system using Peltier at control algorithm. In general, almost temperature controller is using PID algorithm that finds control gain value heuristically. In this paper, it is proposed mathematical model that explain correlate between the temperature of the heating system and input voltage. And then, optimal parameter of estimated thermal model of the aluminum plate are searched by using genetic algorithm. In addition, based on this estimated model, the optimal PID control gain are inferred using a genetic algorithm. All of the sequence are simulated and verified with proposed real system.
The objectives of this study were to examine the genetic variation of 20-year-old tree height and to estimate heritabilities and genetic gains of Korean white pine. Analysis of variance showed that families and family x block interaction had the significant (p=0.01) effects on tree height. However, family variation appears to be much greater than the variation due to family x block interaction. Individual tree heritability was higher ($h_I^2=0.73$) than family heritability, ($h_F^2=0.83$) therefore, combined selection showed the largest genetic gain (17.76%) in a given equal intensity of selection.
Hicks, C.;Satoh, M.;Ishii, K.;Kuroki, S.;Fujiwara, T.;Furukawa, T.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제12권5호
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pp.677-681
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1999
Estimates were made of genetic parameters for average daily gain (ADG) and average backfat thickness (ABF), and of the effect of sex on estimates of variance-covariance components for average daily gain of boars (DGM) and gilts (DGF) and average bacfat thickness of boars (BFM) and gilts (BFF) by residual maximum likelihood (REML) under a bivariate animal model. Data included a total of 2233 records (757 for boars and 1476 for gilts) of the Large White breed born between 1981 and 1986 in Miyazaki and Iwate prefectures in Japan. Heritability estimates for ADG and ABF were 0.43 and 0.69, respectively, with a genetic correlation of -0.08. Heritability estimates for DGM and DGF were 0.54 and 0.46, respectively, with a genetic correlation of 0.79, including that the two traits are influenced by similar but not identical genes. Respective estimates for BFM and BFF were 0.71 and 0.72 with a genetic correlation of 0.95, indicating that identical genes influence backfat thickness in boars and gilts.
This paper propose an optimal scaling gain tuning method of the fuzzy PI controller using Genetic Algorithm(GA). Scaling gains can reflect the control resolution and fuzziness of input/output variables. By the scaling gain method, the design of a fuzzy logic controller(FLC) can be simplified without affecting the system performance in comparison with multi-decision table method. In designing a fuzzy logic controller, the analytic approach method for the optimization is unavailable. Therefore GA is excellent optimization algorithms for scaling gain tuning. Using this optimal scaling gain tuning method, a good performance can be achieved both in transient and steady state.
Eucalyptus pellita is one of the fast-growing tree species and has become predominant in Indonesian forest plantations. Meanwhile, tree breeding programs with clone development are the best way to provide greater genetic advantages. A better understanding of genetic control on growth and basic density in E. pellita is important for increasing wood productivity and quality. In this study, growth characteristics (tree height, diameter, and volume), basic density and its genetic parameters (heritability, genetic gain and genetic correlation) were determined. The number of clones tested in both trials was 50, divided into 5 blocks, and 5 trees/plot. The results showed that there were significant differences in growth and basic density among clones. There was an interaction between genetics and the environment further indicating the existence of unstable clones. The high heritability was found in tree height (0.82-0.86), diameter (0.82-0.90), and basic density (0.91-0.93). This implies that E. pellita has good opportunities for genetic improvement to increase wood productivity and quality. In addition, the results of genetic correlations among growth characteristics (height, diameter, and volume) and basic density showed positive moderate to highly significant value. It is suggested that these characters may be used to the advantage of the breeder for bringing improvement in these traits simultaneously. Therefore, this study provides important information of the genetic improvement of wood quality in E. pellita in Indonesia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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