In this paper, Genetic Algorithm (GA) is used to find the Maximum Weight Independent Set (MWIS) of a graph. First, MWIS problem is formulated as a 0-1 integer programming optimization problem with linear objective function and a single quadratic constraint. Then GA is implemented with the help of this formulation. Since GA is a heuristic search method, exact solution is not reached in every run. Though the suboptimal solution obtained is very near to the exact one. Computational result comprising an average performance is also presented here.
About 90% of Thai-style addresses have similar features; e.g. the beginning of each address line is diagonal. In this paper, we propose a method for locating destination address block (DAB) on Thai envelopes based on features of Thai-style addresses. Firstly, we decompose image into smaller blocks and remove all blocks not meeting criteria. Secondly, we search for the DAB candidates. Lastly, heuristic rules and typical features are applied to identify the destination address block. Experimental results using 2,700 envelopes of handwritten and machine printed Thai envelopes show a successful address extraction rate of 91%.
The design variables for structural systems, in most practical designs, are chosen from a list of discrete values, which are commercially available sizing. This paper presents the application of Genetic Algorithms for determining the optimum design for two-dimensional structures with discrete and pseudocontinuous design variables. Genetic Algorithms are heuristic search algorithms and are effective tools for finding global solutions for discrete optimization. In this paper, Genetic Algorithms are used as the method of Elitism and penalty parameters, in order to improve fitness in the reproduction process. Examples in this paper include: 10 bar planar truss and 1 bay 8-story frame. Truss with discrete and pseudoucontinuous design variables and steel frame with W-sections are used for the design of discrete optimization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2338-2353
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2015
In this paper, the optimal power allocation algorithm that minimizes the aggregate bit error rate (BER) of the secondary user (SU) in a downlink orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based cognitive radio (CR) system, while subjecting to the interference power constraint and the transmit power constraint, is investigated under the assumption that the instantaneous channel state information (CSI) of the interference links between the secondary transmitter and the primary receiver, and between the primary transmitter and the secondary receiver is perfectly known. Besides, a suboptimal algorithm with less complexity is also proposed. In order to deal with more practical situations, we further assume that only the channel distribution information (CDI) of the interference links is available and propose heuristic power allocation algorithms based on bisection search method to minimize the aggregate BER under the interference outage constraint and the transmit power constraint. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed algorithms.
GAs, effective stochastic search algorithms based on the model of natural evolution and genetics, have been successfully applied to various optimization problems. When population size is not large, GAs often suffer from the phenomenon of premature convergence in which all chromosomes in the population lose the diversity of genes before they find the optimal solution. In this paper, we propose that a new heuristic that maintains the diversity of genes by adding some chromosomes with random mutation and selective mutation into population during evolution. And population size changes dynamically with supplement of new chromosomes. Experimental results for several test functions show that when population size is rather small and the length of chromosome is not long, this method is effective.
본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에 의한 해는 다시 유전자 알고리듬의 해로 바뀌지 않도록 하여 두 알고리듬은 느슨하게 연결되도록 하였다. 솔로몬의 데이터를 이용한 실험에서 본 연구에서의 방법이 모든 문제에 대해 우수한 해를 생성함을 나타내었다. 특히, 지금까지 알려진 가장 우수한 경험적 방법에 비교될 만한 결과를 가져옴을 보였다.
In this paper, we address a layout design problem for determining a K-class-based dedicated storage layout in an automated storage retrieval system. K-class-based dedicated storage employs K zones in which lots from a class of products are stored randomly. Zones form a partition of storage locations. Our objective function is to minimize the expected single command travel time, which is expressed as a set function of space requirements for zones, average demand rates from classes, and one-way travel times from the pickup/deposit station to locations. We construct a heuristic algorithm based on analytical results and a local search method, the methodology deveolped can be used with easily-available data by warehouse planners to improve the throughput capacity of a conventional warehouse as well as an AS/RS.
본 논문은 교행이 불가능한 두 대의 자동화 크레인을 운영하는 자동화 컨테이너 터미널의 장치장을 대상으로 국지적 탐색 알고리즘을 이용해 실시간 작업계획을 수립하는 방안을 제안한다. 제안방안은 실시간 제약조건을 만족시키기 위해 현재 이후 일정 시간의 작업만을 작업 계획의 대상으로 삼으며, 장치장의 동적인 작업 특성을 고려하여 새로운 작업이 요청될 때마다 작업 계획을 다시 수립한다. 또한, 교행이 불가능한 두 대의 크레인을 운영할 때 발생할 수 있는 크레인 간의 작업 부하 불균형을 해소하기 위해 작업 계획 과정에서 상대 크레인에 의한 사전 재취급과 사전 이적을 통한 두 크레인 간의 협업을 가능하게 하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과 제안 방안이 휴리스틱 방안에 비해 우수하며, 크레인 간의 협업이 작업 효율 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
본 논문은 전투기 레이다 공대공, 공대지 동시 운용 모드에서의 빔 스케줄링 방법을 다룬다. 양질의 전장 상황 인식을 위해 임무들의 우선순위와 더불어 공대공, 공대지 탐색 임무가 교차로 수행되어야 한다는 요구조건을 정립하였다. 그리고 이를 만족하기 위해 WMDD를 개선한 실시간 휴리스틱 빔 스케줄링 방법을 제안한다. 제안된 스케줄링 방법은 실제 레이다 임무 처리 메커니즘 및 측정 모델이 구현된 시뮬레이션 환경에서 비교 분석하였으며 임무 지연시간 관점에서의 성능 향상을 확인하였다.
본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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