• Title/Summary/Keyword: min-max 알고리즘

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A Swap Optimization for Dynamic Economic Dispatch Problem with Non-smooth Function (비평활 발전비용함수를 가진 동적 경제급전문제의 교환 최적화)

  • Lee, Sang-Un
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.17 no.11
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    • pp.189-196
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    • 2012
  • This paper proposes Swap algorithm for solving Dynamic Economic Dispatch (DED) problem. The proposed algorithm initially balances total load demand $P_d$ with total generation ${\Sigma}P_i$ by deactivating a generator with the highest unit generation cost $C_i^{max}/P_i^{max}$. It then swaps generation level $P_i=P_i{\pm}{\Delta}$, (${\Delta}$=1.0, 0.1, 0.01, 0.001) for $P_i=P_i-{\Delta}$, $P_j=P_j+{\Delta}$ provided that $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\Delta})]$ > $_{min}[F(P_j+{\Delta})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$. This new algorithm is applied and tested to the experimental data of Dynamic Economic Dispatch problem, demonstrating a considerable reduction in the prevalent heuristic algorithm's optimal generation cost and in the maximization of economic profit.

A New RED Algorithm Adapting Automatically in Various Network Conditions (다양한 네트워크 환경에 자동적으로 적응하는 RED 알고리즘)

  • Kim, Dong-Choon
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.18 no.5
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    • pp.461-467
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    • 2014
  • Active queue management (AQM) algorithms run on routers and detect incipient congestion by typically monitoring the instantaneous or average queue size. When the average queue size exceeds a certain threshold, AQM algorithms infer congestion on the link and notify the end systems to back off by proactively dropping some of the packets arriving at a router or marking the packets to reduce transmission rate at the sender. Among the existing AQM algorithms, random early detection (RED) is well known as the representative queue-based management scheme by randomizing packet dropping. To reduce the number of timeouts in TCP and queuing delay, maintain high link utilization, and remove bursty traffic biases, the RED considers an average queue size as a degree of congestions. However, RED do not well in the specified networks conditions due to the fixed parameters($P_{max}$ and $TH_{min}$) of RED. This paper addresses a extended RED to be adapted in various networks conditions. By sensing network state, $P_{max}$ and $TH_{min}$ can be automatically changed to proper value and then RED do well in various networks conditions.

The Grid Type Quadratic Assignment Problem Algorithm (그리드형 2차 할당문제 알고리즘)

  • Lee, Sang-Un
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.19 no.4
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    • pp.91-99
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    • 2014
  • TThis paper suggests an heuristic polynomial time algorithm to solve the optimal solution for QAP (quadratic assignment problem). While Hungarian algorithm is most commonly used for a linear assignment, there is no polynomial time algorithm for the QAP. The proposed algorithm derives a grid type layout among unit distances of a distance matrix. And, we apply max-flow/min-distance approach to assign this grid type layout in such a descending order way that the largest flow is matched to the smallest unit distance from flow matrix. Evidences from implementation results of the proposed algorithm on various numerical grid type QAP examples show that a solution to the QAP could be obtained by a polynomial algorithm.

Fuzzy Multilayer Perceptron by Using Self-Generation (자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론)

  • 백인호;김광백
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.469-473
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    • 2003
  • 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

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Performance Evaluation of Fusion Algorithms Using PCA and LDA for Face Verification (얼굴인증을 위한 PCA와 LDA 융합 알고리즘 구현 잊 성능 비교 분석)

  • 정장현;구은경;강행봉
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.718-720
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    • 2004
  • 얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA . Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터량을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA Linear Discriminant Analysis)을 사용한다 LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 있다 그래서 PCA와 LDA를 융합한 기술을 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있는데 Min, Max, Mean, Append, Majority voting방법 등이 이에 해당된다. 하지만 기존 연구에서는 제한적 데이터베이스에 대한 실험에 그쳐 실험 결과의 객관성이 부족했다. 본 논문에서는 정형화된 환경에서 여러 가지 데이터베이스를 사용해 실험함으로써 Min, Max, Mean 융합 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 융합 알고리즘이 언제나 좋은 성능을 내는 것은 아니지만 얼굴영상에서 조명이나 표정 등이 변화함에 상관없이 일정 수준의 인증율을 보장하고 있다.

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Agent Movement Technique for Emergency Situations such as COVID-19 using MCMF Algorithm (최소-비용 최대-유량 알고리즘을 이용한 COVID-19와 같은 응급상황에 대한 에이전트 이동기법)

  • Shin, YoungChan;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.265-267
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    • 2021
  • 본 논문에서는 코로나바이러스(COVID-19)와 같은 응급상황에서 필요한 환자의 이동 및 검사 경로 등을 MCMF(Min-cost Max-flow, 최소-비용 최대-유량) 알고리즘 기반의 에이전트 이동을 활용하여 효율적으로 푸는 방법에 대해 살펴본다. 환자의 수가 유동적으로 변화하기 때문에 고정된 경로가 아닌 매번 최적화시킬 수 있는 경로는 요즘 같은 COVID-19 시대에 필요한 기술이며, 이와 같은 응급상황에서는 이른 시일 내에 대처하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다. 이러한 상황에서는 응급상황에 대처하기 위한 정보들을 어떻게 사용하는지에 따라 상황에 대한 처리 시간이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 응급상황에 대한 처리 시간을 최소한으로 하기 위해 MCMF 알고리즘을 적용하고 지도 API와 실제 병원 위치 등을 이용하여 실제로 시간을 단축할 수 있는지 연구하고 분석한다.

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New Scheduling Algorithm for Fairness Criteria of ATM ABR (ATM ABR의 공평성들을 위한 새로운 스케쥴링 알고리즘)

  • Chung, Kyung-Taek;Park, Jun-Seong;Park, Hyun;Chon, Byoung-Sil
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.39 no.4
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    • pp.188-200
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    • 2002
  • The WRR scheduling algorithm is widely used in ATM networks due to its simplicity and the low cost of hardware implementation. It guarantees minimum cell rate according to the weight of each queue. The fairness is a important factor for ABR service. That is, scheduling algorithm allocates network resources fairly to each VC. However, WRR algorithm shows worse performance on bursty traffic. Because it schedules input traffics according to predetermined weight, it can not satisfies fairness criteria, MCR plus equal share and Maximum of MCR or Max-Min share, defined by ATM Forum TM 4.1 specification. The Nabeshima et al algorithm is not adapt to network status rapidly because it is not compensate the weights of unused bandwidth to VCs and assign the unused bandwidth to VCs by RR method. In this paper, we propose a scheduling algorithm for satisfying the two fairness criteria, MCR plus equal share and Maximum of MCR or Max-Min share, among the six criteria defined by ATM Forum TM 4.1 specification. The WRR, Nabeshima et al, and the proposed scheduling algorithms are compared with respect to fairness and convergence time throughout experimental simulation. According to the simulation results, the proposed algorithm shows higher fairness and more rapid convergence than other algorithms.

Image segmentation using fuzzy worm searching and adaptive MIN-MAX clustering based on genetic algorithm (유전 알고리즘에 기반한 퍼지 벌레 검색과 자율 적응 최소-최대 군집화를 이용한 영상 영역화)

  • Ha, Seong-Wook;Kang, Dae-Seong;Kim, Dai-Jin
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.35S no.12
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    • pp.109-120
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    • 1998
  • An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAX clustering algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action and spatial relationship of the pixels as the parameters of its objective function. But the conventional segmentation methods for edge extraction generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, whereas the proposed algorithm has single operation according to active searching of fuzzy worms. In addition, we also propose both genetic fuzzy worm searching and genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzzy searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of ranges and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

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Various Fault Detection of Ceramic Image using ART2 (ART2를 이용한 세라믹 영상에서의 다양한 결함 검출)

  • Kim, Ju-Hyeok;Han, Min-Su;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.271-273
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    • 2013
  • 본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

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Balance-Swap Optimization of Economic Load Dispatch Problem using Quadratic Fuel Cost Function (이차 발전비용함수를 사용한 경제급전문제의 균형-교환 최적화)

  • Lee, Sang-Un
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.14 no.4
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    • pp.243-250
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    • 2014
  • In this paper, I devise a balance-swap optimization (BSO) algorithm to solve economic load dispatch with a quadratic fuel cost function. This algorithm firstly sets initial values to $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$, (${\Sigma}P_i^{max}$ > $P_d$) and subsequently entails two major processes: a balance process whereby a generator's power i of $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\alpha})\}$, ${\alpha}=_{min}(P_i-P_i^{min})$ is balanced by $P_i{\leftarrow}P_i-{\alpha}$ until ${\Sigma}P_i=P_d$; and a swap process whereby $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_i+{{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}$ = 1.0, 0.1, 0.1, 0.01, 0.001 is set at $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$. When applied to 15, 20, and 38-generators benchmark data, this simple algorithm has proven to consistently yield the best possible results. Moreover, this algorithm has dramatically reduced the costs for a centralized operation of 73-generators - a sum of the three benchmark cases - which could otherwise have been impossible for independent operations.