Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
The objective of this study is to understand the dynamic characterictics of OHV type valve trains and to design and optimal cam profile which will improve engine performance. A numerical model for valve train dynamics is presented, which aims at both accuracy and computational efficiency. The lumped mass model and distributed parameter model were used to describe the valve train dynamics. Nonlinear characterictics in the valve spring behavior were included in the model. Comprehensive experiments were carried out concerning the valve train dynamics, and the model was tuned based on the test results. The dynamic model was used in designing an optimal cam profile. Because the objective function has many local minima, a conventional local optimizer cannot be used to find an optimal solution. A modified adaptive random search method is successfully employed to solve the problem. Cam lobe area could be increased up to 7.3% without any penalties in kinematic and dynamic behaviors of the valve train.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.575-591
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2006
In a previous research, we presented the Grid Method and confirmed it as a systematic and efficient problem formulation method for the task-oriented design of robot kinematics. However, our previous research was limited in two ways. First, it gave only a local optimum due to its use of a local optimization technique. Second, it used constant weights for a cost function chosen by the manual weights tuning algorithm, thereby showing low efficiency in finding an optimal solution. To overcome these two limitations, therefore, this paper presents a global optimization technique and an adaptive weights tuning algorithm to solve a formulated problem using the Grid Method. The efficiencies of the proposed algorithms have been confirmed through the kinematic design examples of various robot manipulators.
The loss minimization is one of the most important problems to save the operational cost in distribution systems. This paper presents an efficient method for optimal feeder reconfiguration of distribution systems. Chaos search algorithm (CSA) is used to reconfigure distribution systems so that active power losses are globally minimized with turning on/off sectionalizing switches. In optimization problem, the CSA searches the global optimal solution on the basis of regularity in chaotic motions and easily escapes from local or near optimal solution. The CSA is tested on 15 buses and 32 buses distribution systems, and the results indicate that it is able to determine appropriate switching options for global optimum reconfiguration.
For the state estimation problem, the weighted least squares (WLS) method and the fast decoupled method are widely used at present. However, these algorithms can converge to local optimal solutions. Recently, modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO) have been introduced to overcome the disadvantage of the classical optimization problem. However, heuristic optimization methods based on populations require a lengthy computing time to find an optimal solution. In this paper, we used PSO to search for the optimal solution of state estimation in power systems. To overcome the shortcoming of heuristic optimization methods, we proposed parallel processing of the PSO algorithm based on the PC cluster system. the proposed approach was tested with the IEEE-118 bus systems. From the simulation results, we found that the parallel PSO based on the PC cluster system can be applicable for power system state estimation.
In this paper, we preposed a chaos optimization method to reduce computational effort and enhance optimality of the solution in feeder reconfiguration problem. Chaos method in optimization problem searches the global optimal solution on the regularity of chaotic motions and more easily escapes from local or near optimal solution than stochastic optimization algorithms. The chaos optimization method is tested on 15 buses and 32 buses distribution systems, and the test results indicate that it is able to determine appropriate switching options for global optimum configuration with less computation.
개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.
관망상배관(Looped networks)시스템에서 관수로시스템의 전체비용은 폐회로유량(Loop flows)에 따라 영향을 받는다. 따라서 관망상배관의 최적설계를 위한 수학적모형을 추계학적 최적화방법에 적용하기 위하여 폐회로유량의 섭동(Perturbations)으로 전체비용이 변하게 하였다. 관망상 배관문제의 분석가능영역은 수많은 국지해(Local optimum)를 갖는 비볼록(Nonconvex)이므로 분석가능영역의 효율적인 심사를 위하여 수정추계학적 심사방법을 제안하였으며 이 방법은 국부심사단계(Global search phase)와 국지심사단계(Local search phase)로 구성되어 있다. 국부탐사에서는 점차적으로 국지해를 증진시키며 국지탐사에서는 국부탐사단계에서 교착상태에 있는 국지해로 부터 벗어나게 하거나 최종국지해를 증진시킨다. 제안한 방법의 효율성을 검정하기 위하여 참고문헌에 있는 기존관수로시스템의 병열관로(Parallel pipe line) 확장문제를 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 비용보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.
본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
As evolution of the process technology, we proposed the Over-The-Cell channel routing algorithm for the advanced three-layer process. The proposed algorithm simplifies the channel routing problem, and then makes use of Simulated Annealing Technique to converge at global optimal solution. Also, we proposed a new method to remove the cyclic vertical constraints which are known to be the hardest element in the channel routing problem and a way to detect the local minimal solution and escape from it successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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