• Title/Summary/Keyword: objective algorithm

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로그 목적함수의 유사 헤시안을 이용한 라플라스 영역 파형 역산과 레벤버그-마쿼트 알고리듬 (Laplace-domain Waveform Inversion using the Pseudo-Hessian of the Logarithmic Objective Function and the Levenberg-Marquardt Algorithm)

  • 하완수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제22권4호
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    • pp.195-201
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    • 2019
  • 파형 역산에 사용하는 로그 목적함수는 관측 자료와 모델링 자료의 로그값의 차이를 최소화하는 목적함수이다. 라플라스 영역 파형 역산에서는 주로 로그 목적함수와 유사 헤시안의 대각 성분을 이용하여 최적화를 수행한다. 이 때 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값이 되는 것을 막기 위해 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한다. 본 연구에서는 로그 목적함수의 유사 헤시안의 대각 성분을 분석하여 음향파 라플라스 영역 파형 역산에서는 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값을 가지지 않음을 보였다. 따라서 로그 목적함수의 유사 헤시안을 이용한 경사 방향 정규화시 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용할 필요가 없다. 수치 예제에서 인공합성 자료와 현장 자료를 이용해 레벤버그-마쿼트 기법 없이도 역산 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

Parameter Estimation of Three-Phase Induction Motor by Using Genetic Algorithm

  • Jangjit, Seesak;Laohachai, Panthep
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제4권3호
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    • pp.360-364
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    • 2009
  • This paper suggests the techniques in determining the values of the steady-state equivalent circuit parameters of a three-phase induction machine using genetic algorithm. The parameter estimation procedure is based on the steady-state phase current versus slip and input power versus slip characteristics. The propose estimation algorithm is of non-linear kind based on selection in genetic algorithm. The machine parameters are obtained as the solution of a minimization of objective function by genetic algorithm. Simulation shows good performance of the propose procedures.

GENERALIZED PROXIMAL ITERATIVELY REWEIGHTED ℓ1 ALGORITHM WITH CO-COERCIVENESS FOR NONSMOOTH AND NONCONVEX MINIMIZATION PROBLEM

  • Myeongmin Kang
    • 충청수학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.41-55
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    • 2024
  • The nonconvex and nonsmooth optimization problem has been widely applicable in image processing and machine learning. In this paper, we propose an extension of the proximal iteratively reweighted ℓ1 algorithm for nonconvex and nonsmooth minmization problem. We assume the co-coerciveness of a term of objective function instead of Lipschitz gradient condition, which is generalized property of Lipschitz continuity. We prove the global convergence of the proposed algorithm. Numerical results show that the proposed algorithm converges faster than original proximal iteratively reweighed algorithm and existing algorithms.

An Algorithm for Multiple Compensatory Objectives Problems

  • Yang, Kwang-Min
    • 한국경영과학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.31-39
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    • 1982
  • This paper presents an efficient algorithm both in computation speed and storage requirement by exploring the special structure of problems involving multiple objective goals. The algorithm developed here is limited to the problems with multiple, compensatory objectives, however it can be extended to‘traditional’preemptive priority goat programming problems. Computational results are included.

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영역 특성을 이용한 블록 현상 제거 방법 (Improvement of Deblocking Algorithm by Using Characteristics of Region)

  • 곽정원
    • 방송공학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.108-118
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    • 2001
  • 본 논문에서는 압축 영상에서 블록현상을 제거하기 위한 여러 후처리 알고리듬을 영상의 영역별로 비교하였다. 또한 이를 통하여 시각 특성에 맞는 주관적 평가 뿐만 아니라 객관적인 PSNH도 향상시킬 수 있는 블록현상 제거방법을 제시하였다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성에 의하여 블록화 현상은 고주파 영역보다 저주파 영역에서 눈에 잘 띄인다는 사실에 근거하여 우선 최근의 여러 블록현상 제거 알고리듬의 저주파 영역, 고주파 영역에서의 영상 개선도를 비교하였다. 이 과정에서 블록현 상이 발생한 영상에서 고주파/저주파 영역을 간단하게 분류하는 방법을 제시하였고, 각 영역에 서로 다른 알고리듬을 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과. 제시된 분류에 따른 저주파 영역에는 적응 LPF 방법의 성능이 주관, 객관적인 면 모두 가장 좋 은 것으로 나타났다 따라서 기존의 알고리듬들을 고주파 영역에 적용하고 저주파영역에는 적응 LPF 방법을 적용함으로써 모든 블록현상 제거 알고리듬들의 주관적 및 객관적 성능이 개선될 수 있음을 보였다 또한 고주파 영역에서 객관적인 성능은 DCT기반 POCS 알고리듬이 가장 좋았으며, 이 알고리듬과 적응 LPF를 혼합하여 사용하면 가장 좋은 객관적 성능을 얻을 수 있었다.

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Optimal sensor placement for structural health monitoring based on deep reinforcement learning

  • Xianghao Meng;Haoyu Zhang;Kailiang Jia;Hui Li;Yong Huang
    • Smart Structures and Systems
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    • 제31권3호
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    • pp.247-257
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    • 2023
  • In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.

On Generating Fuzzy Systems based on Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm

  • Xing, Zong-Yi;Zhang, Yong;Hou, Yuan-Long;Jia, Li-Min
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제5권4호
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    • pp.444-455
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    • 2007
  • An approach to construct multiple interpretable and precise fuzzy systems based on the Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm (PMOCCA) is proposed in this paper. First, a modified fuzzy clustering algorithm is used to construct antecedents of fuzzy system, and consequents are identified separately to reduce computational burden. Then, the PMOCCA and the interpretability-driven simplification techniques are executed to optimize the initial fuzzy system with three objectives: the precision performance, the number of fuzzy rules and the number of fuzzy sets; thus both the precision and the interpretability of the fuzzy systems are improved. In order to select the best individuals from each species, we generalize the NSGA-II algorithm from one species to multi-species, and propose a new non-dominated sorting technique and collaboration mechanism for cooperative coevolutionary algorithm. Finally, the proposed approach is applied to two benchmark problems, and the results show its validity.

Nelder-Mead 심플렉스 알고리듬의 수렴에 관한 수치실험 (Numerical Experiment for the Properties of Nelder-Mead Simplex Algorithm Convergence)

  • 현창헌;이병기
    • 산업기술연구
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    • 제22권B호
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    • pp.35-44
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    • 2002
  • To find the optimal solution as rapidly and exactly as possible with Nelder-Mead simplex algorithm, the present values of the reflection, expansion, contraction and/or shrink parameters of this algorithm are needed to be changed at appropriate time during the search process. The reflection parameter is selected in this study in order to be changed because reflection, expansion and contraction process can be simultaneously effected by only this parameter. Two independent indices for determining whether the present value of the reflection parameter of this algorithm should be changed or not during the search process are suggested in this study. Those indices were made of the equations of Nelder-Mead simplex algorithm's convergence criterion and Dennis-Wood's convergence criterion, respectively. It is appeared that the optimal solution can be find with smaller numbers of objective function evaluation than the original Nelder-Mead's one with fixed parameter when the those indices are used during the search process. and the more remarkable reduction effect of the number of an objective function evaluation can be obtained when the latter index is used.

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디지털 자동초점을 위한 반복적 Unsharp Mask 필터 (Iterative Unsharp Mask Filter for Digital Auto-Focusing)

  • 신정호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권5호
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    • pp.145-152
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    • 2010
  • 본 논문에서는 초점 열화를 제거하기 위해서 반복적 Unsharp mask (UM) 필터를 이용한 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안한 디지털 자동초점 기술은 영상열화를 추정하기 위해서 점확산함수를 추정하지 않고 단순한 필터를 사용하기 때문에 계산량이 적은 장점을 갖는다. 본 기법은 반복적 필터 구조로 영상을 복원하기 때문에 사용자의 주관적 기준 및 영상의 객관적 지표를 사용하여 필터링의 반복 회수를 제한할 수 있다. 또한 반복적 UM 기반의 영상개선 방법이 기존의 반복적 영상복원 기술과 등가임을 보인다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능평가를 위해서 기존의 영상복원 기반의 디지털 자동초점 기술과의 비교 실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 디지털 자동초점 기법이 주관적으로나 객관적으로 우수함을 보였다.

틸트로터 항공기의 경로점 추종 비행유도제어 알고리즘 설계 : 헬리콥터 비행모드 (Guidance and Control Algorithm for Waypoint Following of Tilt-Rotor Airplane in Helicopter Flight Mode)

  • 하철근;윤한수
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.207-213
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    • 2005
  • This paper deals with an autonomous flight guidance and control algorithm design for TR301 tilt-rotor airplane under development by Korea Aerospace Research Institute for simulation purpose. The objective of this study is to design autonomous flight algorithm in which the tilt-rotor airplane should follow the given waypoints precisely. The approach to this objective in this study is that, first of all, model-based inversion is applied to the highly nonlinear tilt-rotor dynamics, where the tilt-rotor airplane is assumed to fly at helicopter flight mode(nacelle angle=0 deg), and then the control algorithm, based on classical control, is designed to satisfy overall system stabilization and precise waypoint following performance. Especially, model uncertainties due to the tiltrotor model itself and inversion process are adaptively compensated in a simple neural network(Sigma-Phi NN) for performance robustness. The designed algorithm is evaluated in the tilt-rotor nonlinear airplane in helicopter flight mode to analyze the following performance for given waypoints. The simulation results show that the waypoint following responses for this algorithm are satisfactory, and control input responses are within control limits without saturation.