The basic model of decision problem the enterprise is conforonted with includes the following 3 elements ; 1) Elements that can not be controlled by the decision maker : In the thesis elements are named environmental variables, and varied itself according to the change of environmental condition. 2) Elements that can be controlled by the decision maker ; These elements are called decision elements in the thesis and variable according to the event. 3) object of decision making : The degree of achievement to the object is identified by taking various criteria- The index indicating the degree of achievement to the object whatever criterion is applied is called object function in the thesis. It's the fanetion of environmental variable, decision variable and object function. The relation between them brings forth the relation formula that characterize the each problem. The basic types of decision making model use in the thesis are as following ; 1) The problem of decision making under conditions of certainty. 2) The problem of decision making under conditions of risk. 3) The problem of decision making under conditions of uncertainty. 4) The problem of decision making under competitive condition. in general case that the Profit of two decision makers varies, what we regard the decision that make the sum of profit of two men maximum as the best choice for two men has a reasonability in certain case. When the sum of profit two men is zero, by taking toe promise that ail of them art according to the min-max criteria and by extending the object of choice to the mixed strategy. We certify the existance of equilibrium solution and admit them as the best solution of competitive model in general.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.220-224
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2008
This paper presents the polygon-based Q-leaning and Parallel SVM algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with one hundred mobile robots, two hundred obstacles, and ten objects. Then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning, and dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm to enhance the fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process. In this paper, the result show that dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm is better than the other algorithm to tracking for object.
In this paper, we present the strategy of object search for distributed autonomous robotic systems (DARS). The DARS are the systems that consist of multiple autonomous robotic agents to whom required functions are distributed. For instance, the agents should recognize their surrounding at where they are located and generate some rules to act upon by themselves. In this paper, we introduce the strategy for multiple DARS robots to search a hidden object at the unknown area. First, we present an area-based action making process to determine the direction change of the robots during their maneuvers. Second, we also present Q learning adaptation to enhance the area-based action making process. Third, we introduce the coordinate system to represent a robot's current location. In the end of this paper, we show experimental results using hexagon-based Q learning to find the hidden object.
An image processing and decision making method for the Automatic Surveillance System is proposed. The aim of our Automatic Surveillance System is to detect a moving object and make a decision on whether it is human or not. Various object features such as the ratio of the width and the length of the moving object, the distance dispersion between the principal axis and the object contour, the eigenvectors, the symmetric axes, and the areas if the segmented region are used in this paper. These features are not the unique and decisive characteristics for representing human Also, due to the outdoor image property, the object feature information is unavoidably vague and inaccurate. In order to make an efficient decision from the information, we use a fuzzy rules base system ai an approximate reasoning method. The fuzzy rules, combining various object features, are able to describe the conditions for making an intelligent decision. The fuzzy rule base system is initially constructed by heuristic approach and then, trained and tasted with input/output data Experimental result are shown, demonstrating the validity of our system.
본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.264-269
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2006
This paper presents the strategy for searching a hidden object in an unknown area for using by multiple distributed autonomous robotic systems (DARS). To search the target in Markovian space, DARS should recognize th ε ir surrounding at where they are located and generate some rules to act upon by themselves. First of all, DARS obtain 6-distances from itself to environment by infrared sensor which are hexagonally allocated around itself. Second, it calculates 6-areas with those distances then take an action, i.e., turn and move toward where the widest space will be guaranteed. After the action is taken, the value of Q will be updated by relative formula at the state. We set up an experimental environment with five small mobile robots, obstacles, and a target object, and tried to research for a target object while navigating in a un known hallway where some obstacles were placed. In the end of this paper, we present the results of three algorithms - a random search, an area-based action making process to determine the next action of the robot and hexagon-based Q-learning to enhance the area-based action making process.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.570-576
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2007
This paper presents a hexagon-based Q-leaning algorithm to find a hidden targer object with multiple robots. An experimental environment was designed with five small mobile robots, obstacles, and a target object. Robots went in search of a target object while navigating in a hallway where obstacles were strategically placed. This experiment employed two control algorithms: an area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots and hexagon-based Q-learning to enhance the area-based action making process.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.62-71
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1993
Recently, the computer software technology is not keeping pace with the increasing demand of application software development and rapid changes in business environment. To overcome this "software crisis", many researchers have studied the methodologies to improve the productivity in software development and the flexibility of software usage. Among these methodologies, the most promising and intensively studied methodology is the Object-Oriented Approach The purpose of this study is, therefore, to examine the applicability of the Object-Oriented Approach for improving productivity and flexibility in Management Information Systems development. For an application, we selected a financial planning model, especially focusing on the budgeted income statement. In this thesis, we identified relevent objects in the budgeted income statement, and represented them in the object models. By implementing these object models using C++ language, we evaluated their adaptability in the budget-making process, and showed, by comparing them with the existing Planning '||'&'||' Modeling Languages such as IFPS(Interactive Financial Planning Saystem), their practicability in Management Information Systems. The results of this study are as follows: First, the same object models can be used in making the budgeted income statement both in the department level and in the corporate level. Second, the object models provide the flexibility and extensibility of an application program in case of the changes in business environment. Third, the Object-Oriented Approach is a practical methodology to improve the productivity and cut down the maintenance cost of application software development.t.
This paper presents the polygon-based Q-leaning and Cascade Support Vector Machine algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with ten mobile robots, twenty five obstacles, and an object, and then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning and dodecagon-based Q-learning and Cascade SVM to enhance the fusion model with DBAM and ABAM process.
The purpose of this study is to examine how the Hanbok is expressed in the ballet performances through the 'La, Chun-hyang', a classic Korean ballet. 'La, Chun-hyang', was performed from 2009 and 2010, but there were some differences in choreography by the director's intention. According to these changes, the methods of expression of ballet objects were changed as well. Therefore, totally different personalities were shown despite the fact that theses were same performances. Every costume objects in dance performances like the ballet can be used to express the story and the characters. Moreover, the object designs of Hanbok portray creativity and originality that simultaneously refers to history. In order for stage costume objects to popularize, the making method and process have to be developed like the objects of the Hanbok that signified historicity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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