The main aim of this study is to propose an efficient meta-heuristic algorithm for topology optimization of geometrically nonlinear single layer domes by serially integration of computational advantages of firefly algorithm (FA) and particle swarm optimization (PSO). During the optimization process, the optimum number of rings, the optimum height of crown and tubular section of the member groups are determined considering geometric nonlinear behaviour of the domes. In the proposed algorithm, termed as FA-PSO, in the first stage an optimization process is accomplished using FA to explore the design space then, in the second stage, a local search is performed using PSO around the best solution found by FA. The optimum designs obtained by the proposed algorithm are compared with those reported in the literature and it is demonstrated that the FA-PSO converges to better solutions spending less computational cost emphasizing on the efficiency of the proposed algorithm.
Lee Soo Jin;An Yong Su;Lee Dong Woo;Cho Seok Swoo;Joo Won Sik
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.6
s.237
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pp.835-841
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2005
This study proposes a new optimization algorithm which is combined with genetic algorithm and ANOM. This improved genetic algorithm is not only faster than the simple genetic algorithm, but also gives a more accurate solution. The optimizing ability and convergence rate of a new optimization algorithm is identified by using a evaluation function which have several local optimum and an optimum design of rocker arm shaft. The calculation results are compared with the simple genetic algorithm.
Various applications, such as mesh composition and model repair, ask for a natural stitching for polygonal surfaces. Unlike the existing algorithms, we make full use of the information from the two feature lines to be stitched up, and present an accurate stitching method for polygonal surfaces, which minimizes the error between the feature lines. Given two directional polylines as the feature lines on polygonal surfaces, we modify the general placement method for points matching and arrive at a closed-form solution for optimal rotation and translation between the polylines. Following calculating out the stitching line, a local surface optimization method is designed and employed for postprocess in order to gain a natural blending of the stitching region.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.3
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pp.33-45
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1997
In this paper, we propsoe a new method of th ecommunication system for cooperative behaviors and works in collective autonomous mobile robots. A communication function among the collective robots is essential to intelligent cooperative works. In genral, global communication is effective for small number of robots. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because of limited communication capacity and increasing amount of information to handle. And also the problems such as communciation interfeence and improper message transmission occur. So we propose local communication system based on infrared sensor to realize the cooperative behavior among robots as the solution of above problem. It is possible to prevent overflow of information and exchange of complex information by fusion sign board model which transmits the information to unspecified robots and message passing model which communicate a specific robot. And we formularize optimal communication range by analysis of information propagation mechanism from the proposed comunication system. At last we verify the effectiveness of the proposed communication system from example of cooperative works.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.4
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pp.551-558
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1998
In this paper, a job shop scheduling system is developed which can cope with the changes of shop floor status with flexibility. This system suggests near optimal sequence of operations by using Genetic Algorithm which considers alternative process plans. The Genetic Algorithm proposed in this paper has some characteristics. The mutation rate is differentiated in order to enhance the chance to escape a local optimum and to assure the global optimum. And it employs the double gene structure to easily make the modeling of the shop floor. Finally, the quality of its solution and the computational time are examined in comparison with the method of a Simulated Annealing.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.4
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pp.240-250
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1988
This pc-vision system digitizes/displays 512*512*8 bit pixel image in real time and is capable of the various image processing. This system provides a versatile solution to those users pursuing high performance image processing system compatible with the VME bus, and is general purpose imaging system giving the optimal efficiency for machine vision, medical use and various task. In this paper, Image processing technique has classified image enhancement and image analysis in order to design and implement the pc-vision system. In order to improve processing speed, This system unilizing ROI processing performs point operation, local operation and global operation as well as common arithmetic/logic operation in real time.
Since constrained optimization algorithms are easy to fall into local optimum and their ability of searching are weak, an improved symbiotic organisms search algorithm with mixed strategy based on adaptive ε constrained (ε_SOSMS) is proposed in this paper. Firstly, an adaptive ε constrained method is presented to balance the relationship between the constrained violation degrees and fitness. Secondly, the evolutionary strategies of symbiotic organisms search algorithm are improved as follows. Selecting different best individuals according to the proportion of feasible individuals and infeasible individuals to make evolutionary strategy more suitable for solving constrained optimization problems, and the individual comparison criteria is replaced with population selection strategy, which can better enhance the diversity of population. Finally, numerical experiments on 13 benchmark functions show that not only is ε_SOSMS able to converge to the global optimal solution, but also it has better robustness.
This paper presents an optimization method for optimal reactive power dispatch which minimizes real power loss and improves voltage profile of power systems using evolutionary computation such as genetic algorithms(GAs), evolutionary programming(EP). and evolution strategy(ES). Many conventional methods to this problem have been proposed in the past, but most these approaches have the common defect of being caught to a local minimum solution. Recently, global search methods such as GAs, EP, and ES are introduced. The proposed methods were applied to the IEEE 30-bus system. Each simulation result, compared with that obtained by using a conventional gradient-based optimization method, Sequential Quadratic Programming (SQP), shows the possibility of applications of evolutionary computation to large scale power systems.
This paper presents an power system optimization method which solves real and reactive power dispatch problems using evolutionary computation such as genetic algorithms(GAs), evolutionary programming(EP), and evolution strategy(ES). Many conventional methods to this problem have been proposed in the past, but most these approaches have the common defect of being caught to a local minimum solution. Recently, global search methods such as GAs, EP, and ES are introduced. The proposed methods, applied to the IEEE 30-bus system, were run for 12 other exogenous parameters. Each simulation result, by which evolutionary computations are compared and analyzed, shows the possibility of applications of evolutionary computation to large scale power systems.
Ocean satellite altimetry-implied free-air gravity anomalies have had the shortest wavelengths removed during the processing to generate the optimal solution between multiple radar altimeter missions. ERS-1 168day mission altimetry was residualized to a reference geoid surface generated by integrating Anderson & Knudsen’s free-air gravity anomalies for the Barents Sea. The altimetry tracks were reduced and filtered to extract the shortest wavelengths (between 4 and 111 km) from both ascending and descending tracks, respectively. These data were recombined using existing quadrant-swapping techniques in the wavenumber domain to generate a correlated, high frequency gravity field related to the local geologic sources. This added-value surface adjusted the reference free-air gravity anomalies to better reflect features in the gravity field at a wavelength related to the distance between altimetry ground tracks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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