Time history dynamic structural analysis is a time consuming procedure when used for large-scale structures or iterative analysis in structural optimization. This article proposes a new methodology for approximate prediction of extremum point of the response history via wavelets. The method changes original record into a reduced record, decreasing the computational time of the analysis. This reduced record can be utilized in iterative structural dynamic analysis of optimization and hence significantly reduces the overall computational effort. Design examples are included to demonstrate the capability and efficiency of the Reduced Record Method (RRM) when utilized in optimal design of frame structures using meta-heuristic algorithms.
In power systems operation, state estimation takes an important role in security control. For the state estimation problem, conventional optimization algorithm, such as weighted least squares (WLS) method, has been widely used. But these algorithms have disadvantages of converging local optimal solution. In these days, a modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO), are introducing to overcome the problems of classical optimization. In this paper, we suggested parallel particle swarm optimization (PPSO) to search an optimal solution of state estimation in power systems. To show the usefulness of the proposed method over the conventional PSO, proposed method is applied on the IEEE-57 bus system.
This paper describes the solution method of Team AIRLAB used to participate in the League of Robot Runners Competition which tackles the problem of Lifelong Multi-agent Pathfinding (MAPF). In lifelong MAPF, multiple agents are tasked to navigate to their respective goal locations where new goals are consecutively revealed once they reach initial goals. The agents need to avoid collisions and deadlock situations while they navigate to perform tasks. Our method consists of (i) Puzzle Heuristics, (ii) MAPF-LNS2, and (iii) RHCR. The Puzzle Heuristics is our own algorithm that generates a compact heuristic table contributing to reduce memory consumption and computation time. MAPF-LNS2 and RHCR are state-of-the-art algorithms for MAPF. By combining these three algorithms, our method can improve the efficiency of paths for all agents significantly.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.9-15
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2009
Ant Colony System is new meta heuristic for hard combinatorial optimization problem. The original ant colony system accomplishes a pheromone updating about only the global optimal path using global updating rule. But, If the global optimal path is not searched until the end condition is satisfied, only pheromone evaporation happens to no matter how a lot of iteration accomplishment. In this paper, the length of the global optimal path does not improved within the limited iterations, we evaluates this state that fall into the local optimum and selects the next node using changed parameters in the state transition rule. This method has effectiveness of the search for a path through diversifications is enhanced by decreasing the value of parameter of the state transition rules for the select of next node, and escape from the local optima is possible. Finally, the performance of Best and Average_Best of proposed algorithm outperforms original ACS.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.05a
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pp.280-283
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2004
Today, the guide line of the SFRC mix design and the construction was not embodied, and the convenience of the practical application on the spot is not good. In this research, hence, the program which is optimized to result the mix proportion by the flexural strength and toughness, was developed to apply with ease SFRC on the practical spot. This program would minimize the number of trial mixes and achieve an economical and appropriate mixture. In addition, the theoretical background on which the program is based, will be the basis of the embodied method to mixing SFRC. New algorithm, in this research, was used to develop the mix proportioning program of SFRC. The new algorithm is the Harmony Search which is the heuristic method mimicking the improvisation of music players. And, beside to single fiber reinforced concrete, it was developed the program about the hybrid fiber reinforced concrete that two kinds of steel fibers, which have the different geometry, was reinforced. This will be able to keep the world trend to study, hence, offers the basis of the next generation research.
Zhu, Junpeng;Gu, Wei;Jiang, Ping;Song, Shan;Liu, Haitao;Liang, Huishi;Wu, Ming
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.6
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pp.2146-2156
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2017
When a failure occurs in active distribution system, it will be isolated through the action of circuit breakers and sectionalizing switches. As a result, the network might be divided into several connected components, in which distributed generations could supply power for customers. Aimed at decreasing customer interruption cost, this paper proposes a theoretically optimal island partition model for such connected components, and a simplified but more practical model is also derived. The model aims to calculate a dynamic island partition schedule during the failure recovery time period, instead of a static islanding status. Fluctuation and stochastic characteristics of the renewable distributed generations and loads are considered, and the interruption cost functions of the loads are fitted. To solve the optimization model, a heuristic search algorithm based on the hill climbing method is proposed. The effectiveness of the proposed model and algorithm is evaluated by comparing with an existing static island partitioning model and intelligent algorithms, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.10
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pp.2310-2316
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2010
This paper presents an application of retiming to model checking, a branch of formal verification. Retiming can change the transition relation of a circuit without changing its input-output behaviour by relocating its registers. With the retiming, a given circuit can have a different structure more adequate for model checking. This paper proposes a cost function to reflect the number of registers and the characteristic of its transition relation and develops a heuristic annealing algorithm to search efficiently the circuit structures obtained by retiming. Experimental results show that the proposed method can improve the model checking performance.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.253-256
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2001
Today's rapid development in the computer and network technology makes the environment which enables the companies to consider their decisions on the wide point of view and enables the software vendors to make the software packages to help these decisions. To make these software packages, many algorithms should be developed. The production and distribution planning problem belongs to those problems that industry manufacturers daily face in organizing their overall production plan. However, this combinatorial optimization problem can not be solved optimally in a reasonable time when large instances are considered. This legitimates the search for heuristic techniques. As one of these heuristic techniques, genetic algorithm has been considered in many researches. A standard genetic algorithm is a problem solving method that apply the rules of reproduction, gene crossover, and mutation to these pseudo-organisms so those organisms can Pass beneficial and survival-enhancing traits to new generation. This standard genetic algorithm should not be applied to this problem directly because when we represent the chromosome of this problem, there may exist high epitasis between genes. So in this paper, we proposed the hybrid genetic algorithm which turns out to better result than standard genetic algorithms
Reverse logistics network design issues have been popularly discussed in recent years. However, few papers in the past literature have been dedicated to incentive effect on return quantity of used products. The purpose of this study is to formulate a dynamic nonlinear programming model of reverse logistics network design with the aim of managing the used products allocation by coordinating the collection centers and recovery facilities to warrant economic efficiency. In the optimization model, a fuzzy approach is applied to interpret the relationship between the rate of return and the suggested incentives. Due to funding constraints in setting up the collection centers, this work considers these centers as multi-capacity levels, which can be opened or closed at different periods. In view of the fact that the problem is known as NP-hard, we propose a heuristic method based on tabu search procedure to solve the presented model. Finally, several dominance properties of optimal solutions are demonstrated in comparison with the results of a state-of-the-art commercial solver.
A number of attempts to develop methods for measuring software effort have been focused on the area of software engineering and many models have also been suggested to estimate the effort of software projects. Almost all current models use algorithmic or statistical mechanisms, but the existing algorithmic effort estimation models have failed to produce accurate estimates. Furthermore, they are unable to reflect the rapidly changing technical environment of software development such as module reuse, 4GL, CASE tool, etc. In addition, these models do not consider the paradigm shift of software engineering and information systems(i.e., Object Oriented system, Client-Server architecture, Internet/Intranet based system etc.). Thus, a new approach to software effort estimation is needed. After reviewing and analyzing the problems of the current estimation models, we have developed a model and a system architecture that will improve estimation performance. In this paper, we have adopted a neural network model to overcome some drawbacks and to increase estimation performance. We will also address the efficient system architecture and estimation procedure by a similar case-based approach and finally suggest the heuristic search method to find the best estimate of target project through empirical experiments. According to our experiment with the optimally parsimonious neural network model the mean error rate was significantly reduced to 14.3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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