Reliability has been considered as an important design measure in various industrial systems. We discuss a reliability optimization problem with component choices (ROP-CC) subject to a budget constraint. This problem has been known as a NP-hard problem in the reliability design fields. Several researchers have been working to find the optimal solution through different heuristic methods. In this paper, we describe our development of simulated annealing (SA) and tabu search (TS) algorithms and a reoptimization procedure of the two algorithms for solving the problem. Experimental results for some examples are shown to evaluate the performance of these methods. We compare the results with the solutions of a previous study which used ant system (AS) and the global optimal solution of each example obtained through an optimization package, CPLEX 9.1. The computational results indicate that the developed algorithms outperform the previous results.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.179-184
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1993
In this paper, an optimal motion control scheme is proposed for robot manipulators. A simple explicit solution to the Hamilton-Jacobi equation is presented. The optimization of motion control is based on the mininization of the torque term affecting the kinetic energy and the augmented error which has the first-order stable dynamics for the position and velocity tracking error. In the presence of parametric uncertainty, an adaptive control scheme using the optimal principle is proposed. The global stability of the closed-loop system is guaranteed by the Lyapunov stability approach, The effectiveness and feasibility of the proposed control schemes are shown by simulation results.
In this paper, we have presented a multispecies prey-predator harvesting system based on Lotka-Voltera model with two competing species which are affected not only by harvesting but also by the presence of a predator, the third species. We also assume that the two competing fish species releases a toxic substance to each other. We derive the condition for global stability of the system using a suitable Lyapunov function. The possibility of existence of bionomic equilibrium is considered. The optimal harvest policy is studied and the solution is derived under imprecise inflation in fuzzy environment using Pontryagin's maximal principle. Finally some numerical examples are discussed to illustrate the model.
This paper presents a application of Harmony Search (HS) algorithm for optimal placement of distributed generations(DGs) in distribution systems. In optimization procedure, the HS algorithm denotes the searching ability for the global optimal solution with simple coding of the iteration procedure, and shows the fast convergence characteristics for getting solutions. The HS algorithm is tested on 9 buses and 69 buses distribution systems, and the results prove its effectiveness to determine appropriate placement points of DGs and reducing amount of active power without the occurrence of any mis-determination in selection of its capacity.
This paper presents an optimization model with performance constraints for two kinds of graph elements layout problem. The layout problem is partitioned into finite subproblems by using graph theory and group theory, such that each subproblem overcomes its on-off nature about optimal variable. Furthermore each subproblem is relaxed and the continuity about optimal variable doesn't change. We construct a min-max problem which is locally equivalent to the relaxed subproblem and develop the first order necessary and sufficient conditions for the relaxed subproblem by virtue of the min-max problem and the theories of convex analysis and nonsmooth optimization. The global optimal solution can be obtained through the first order optimality conditions.
A naval surface-to-air missile is an effective countermeasure against increasing threats of anti-ship missiles. Optimal operation is imperative for high survivability due to limited defense resources of a warship. This paper addresses a problem of optimal engagement to maximize the overall probability of intercept under Shoot-Look-Shoot tactics. The problem is formulated and analyzed with consideration of a realistic single-shoot probability model. The analysis shows that a global solution is achieved for some engagement scenarios. A numerical algorithm to optimize the overall probability of intercept is suggested. An illustrative example is provided to verify our results.
Data clustering is one of the most difficult and challenging problems and can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problems. The K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, it has high possibility to trap in local optimum and high variation of solutions with different initials for the large data set. Therefore, we need study efficient computational intelligence method to find the global optimal solution in data clustering problem within limited computational time. The objective of this paper is to propose a combined artificial bee colony (CABC) with K-means for initialization and finalization to find optimal solution that is effective on data clustering optimization problem. The artificial bee colony (ABC) is an algorithm motivated by the intelligent behavior exhibited by honeybees when searching for food. The performance of ABC is better than or similar to other population-based algorithms with the added advantage of employing fewer control parameters. Our proposed CABC method is able to provide near optimal solution within reasonable time to balance the converged and diversified searches. In this paper, the experiment and analysis of clustering problems demonstrate that CABC is a competitive approach comparing to previous partitioning approaches in satisfactory results with respect to solution quality. We validate the performance of CABC using Iris, Wine, Glass, Vowel, and Cloud UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KABCK (K-means+ABC+K-means) is better than ABCK (ABC+K-means), KABC (K-means+ABC), ABC, and K-means in our simulations.
This paper proposes a new haptic device using a parallel mechanism with gimbal type actuators. This device has three legs actuated by 2-DOF gimbal mechanisms, which make the device simple and light by fixing all the actuators to the base. Three extra sensors are placed at passive joints to obtain a unique solution of the forward kinematics problem. The proposed haptic device is developed for an operator to use it on a desktop in due consideration of the size of an average Korean. The proposed haptic device has a small workspace for on operator to use it on a desktop and more sensitivity than a serial type haptic device. Therefore, the motors of the proposed haptic device are fixed at the base plate so that the proposed haptic device has a better dynamic bandwidth due to a low moving inertia. With this conceptual design, optimization of the design parameters is carried out. The objective function is defined by the fuzzy minimum of the global design indices, global force/moment isotropy index, global force/moment payload index, and workspace. Each global index is calculated by a SVD (singular value decomposition) of the force and moment parts of the jacobian matrix. Division of the jacobian matrix assures a consistency of the units in the matrix. Due to the nonlinearity of this objective function, Genetic algorithms are adopted for a global optimization.
This paper presents an extended computing procedure for the global optimization of the triple response system (TRS) where the response functions are nonconvex (nonconcave) quadratics and the input factors satisfy a radial region of interest. The TRS arising from response surface modeling can be approximated using a nonlinear mathematical program involving one primary (objective) function and two secondary (constraints) functions. An optimization algorithm named triple response surface algorithm (TRSALG) is proposed to determine the global optimum for the nondegenerate TRS. In TRSALG, the Lagrange multipliers of target (secondary) functions are computed by using the Hooke-Jeeves search method, and the Lagrange multiplier of the radial constraint is located by using the trust region (TR) method at the same time. To ensure global optimality that can be attained by TRSALG, included is the means for detecting the degenerate case. In the field of numerical optimization, as the family of TR approach always exhibits excellent mathematical properties during optimization steps, thus the proposed algorithm can guarantee the global optimal solution where the optimality conditions are satisfied for the nondegenerate TRS. The computing procedure is illustrated in terms of examples found in the quality literature where the comparison results with a gradient-based method are used to calibrate TRSALG.
본 연구는 관측된 단일 강우-유출사상으로부터 최적화 모형과 추계학적 기법을 결합하여 침투율 공식의 최적매개변수와 단위도를 결정하였다. 수문계측유역에서의 최적 단위도와 침투율을 결정하기 위하여 관측 유출수문곡선과 계산치의 절대오차누계를 최소화하는 모형과 절대최대오차를 최소화하는 선형계획모형을 정립하였다. 손실율의 매개변수를 섭동하기 위하여 추계학적 최적화방법 중의 하나인 Multistart 알고리즘을 채택하였다. Multistart는 분석가능영역을 효과적으로 탐사하여 Kostiakov, Philip, Horton 공식의 최적매개변수를 결정하였다. 유역평균침투능 $\Phi$지표를 적용하면 유일한 단위도의 종거가 결정되지만, Kostiakov, Philip, Horton 및 Green-Ampt공식은 매개변수의 값에 따라 단위도의 종거와 침투율은 달라진다. Green-Ampt공식의 매개변수는 시산법을 적용하여 결정하였다. 제안한 방법의 적용성을 검정하기 위하여 강우-유출 관측자료를 보유한 유역에 관하여 침투식의 매개변수와 단위도를 결정하였으며, 이전 연구자들의 결과보다는 나은 해를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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