This paper proposes a new hybrid algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a genetic-MGM algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by a genetic and modified gradient optimization techniques. The proposed genetic and MGM algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a gradient method. If a maximum point don't be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the genetic-MGM algorithm searches for an optimal value using the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algorithms. Simulation results verify the validity of the presented method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.18
no.34
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pp.193-204
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1995
Many studies show that the value of the warehouse is good. However, studies explicitly mention the tradeoff between costs of operating the warehouse and benefits from the warehouse. Also, it is important to know when the benefits overcome the costs. We study a one-warehouse/N-retailer(s,Q) distribution system with stochastic lead times in order to answer two questions: "What are the optimal policies of the system that minimizes total system costs\ulcorner" and given the optimal policies, "Is the value of the warehouse always good\ulcorner" We use an analytical model for answering the questions. We find that the optimal policies are different from those with deterministic lead times. In fact it is reverse. We alse find the existence of the breakeven point beyond which the benefits starts overcomming the costs. And, we show that one of the breakeven points is the mean ratio of a supplier's lead time to transportation lead time between the warehouse and the retailer. Finally, we show that the breakeven point is sensitive to the ratio of holding costs of the warehouse and the retailer and it is also sensitive to the unit backorder costs at the retailer.sts at the retailer.
This paper studies an optimal policy for a certain class of (s, S) inventory control systems, where the demands are characterized by the renewal arrival process. To minimize the average cost over a simulation period, we apply a stochastic optimization algorithm which uses the gradients of parameters, s and S. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. The optimal estimates of s and S from our simulation results are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and inter-arrival times of demands. Another direction involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
In this paper, we focus an optimal policy focus optimal class of (s, S) inventory control systems. To this end, we use the perturbation analysis and apply a stochastic optimization algorithm to minimize the average cost over a period. We obtain the gradients of objective function with respect to ordering amount S and reorder point s via a combined perturbation method. This method uses the infinitesimal perturbation analysis and the smoothed perturbation analysis alternatively according to occurrences of ordering event changes. Our simulation results indicate that the optimal estimates of s and S obtained from a stochastic optimization algorithm are quite accurate. We consider that this may be due to the estimated gradients of little noise from the regenerative system simulation, and their effect on search procedure when we apply the stochastic optimization algorithm. The directions for future study stemming from this research pertain to extension to the more general inventory system with regard to demand distribution, backlogging policy, lead time, and review period. Another directions involves the efficiency of stochastic optimization algorithm related to searching procedure for an improving point of (s, S).
This study is to develop the model of alignment optimization based on design criteria by approaching through alignment of railway design and problems in economy, environment and technology for satisfying traffic volume of the main roads caused by economical and social developments. Now, Geographic Information System isn't applied when designing a present railway in home. And the design of railway alignment is still set on importance of transition curves and cant according to passenger comfort in abroad so tile study of railway alignment is at initiation phase so far. This paper is about decision of optimal alignment between two stations such as starting point and ending point automatically using GIS in optimization of railway alignment. A route between Sungsan city and Shinpung city is the training area and the study compared and evaluated optimal railway route by GIS automatically with present railway route designed. Present optimal fomulas was used in this study for optimization of railway alignment. The model of optimization of railway alignment was developed through topographical elements and it was mentioned by the model of road alignment because of the similarity in design of alignment. But the design of lateral track irregularities, cant fur passenger comfort and motion sickness fellowed by train rolling have to be considered more. Anyway, this study farmed the basis of using GIS and the study should be keep going on in the future.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.36-43
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1999
This paper proposes a new hybrid genetic algorithm for auto-tuning fuzzy controllers improving the performance. In general, fuzzy controllers use pre-determined moderate membership functions, fuzzy rules, and scaling factors, by trial and error. The presented algorithm estimates automatically the optimal values of membership functions, fuzzy rules, and scaling factors for fuzzy controllers, using a hybrid genetic algorithm. The object of the proposed algorithm is to promote search efficiency by the hybrid optimization technique. The proposed hybrid genetic algorithm is based on both the standard genetic algorithm and a modified gradient method. If a maximum point is not be changed around an optimal value at the end of performance during given generation, the hybrid genetic algorithm searches for an optimal value using the the initial value which has maximum point by converting the genetic algorithms into the MGM(Modified Gradient Method) algorithms that reduced the number of variables. Using this algorithm is not only that the computing time is faster than genetic algorithm as reducing the number of variables, but also that can overcome the disadvantage of genetic algoritms. Simulation results verify the validity of the presented method.
The reheating of the billet in the semi-solid state as quickly and homogeneously as possible is one of the most important aspects. From this point of view, an optimal design of the induction coil is necessary. The objective of inductive coil designsi a uniform induction heating over the length of the billet. The effect of coil length, diameter, the gap between coil surface and billet and axial position of the billet on temperature distribution of billet has been investigated. These design parameters have an important effectiveness on the electro-magnetic field. Therefore, in this study an optimal coil design to minimize electromagnetic ed effect will be proposed by defining the relationship between billet length and coil length. In particular, key point in induction heating process is focussed on optimizing the coil design with regard to the size of the heating billet and the frequency of induction heating system. After demonstrating the suitability of an optimal coil design through the FEM simulation of the induction heating process, the results of the coil design are also applied to the reheating process to obtain a fine globular microstructure. Its considered that the reheating conditions of aluminum alloys for thixoforging and a new CAE model of the induction heating process are very useful for thixoforging practitioners including induction heating ones.
This paper investigates the design of coupled inductor for minimum inductor current ripple in rapid traction battery charger systems. Based on the general circuit model of coupled inductor together with the operating principles of dc-dc converter, the relationship between the ripple size of inductor current and the coupling factor is derived under the different duty ratio. The optimal coupling factor which corresponds to a minimum inductor ripple current becomes -1, i.e. a complete inverse coupling without leakage inductance, as the steady-state duty ratio operating point approaches 0.5. In an opposite manner, the optimal coupling factor value of zero, i.e. zero mutual inductance, is required when the steady-state duty ratio operating point approaches either zero or one. Coupled inductors having optimal coupling factor can minimize the ripple current of inductor and battery current resulting in a reliable and efficient operation of battery chargers.
A potential advantage of computer-based education is individualized instruction. In this regard, issues regarding how to evaluate individual learners fast and accurately in order to implement customized instruction program and to open education are raised. In this study, we suggest through a simulation study a way to reach an optimal decision by complementing the insufficient point of the way of the decision of the existing SPRT(Sequential Probability Ratio Testing) in which the number of questions in a test decreases while decision on pass or fail is relatively exact. For the purpose, the data of the examinees obtained from actual tests were used in this study and we present that simulation to verify the accuracy of decision and Multilevel SPRT decision standard for initial set point for optimal SPRT decision and evaluate the ground of the same through simulation.
Monitoring large-scale civil engineering structures such as offshore platforms and high-large buildings requires a large number of sensors of different types. Innovative sensor data information technologies are very extremely important for data transmission, storage and retrieval of large volume sensor data generated from large sensor networks. How to obtain the optimal sensor set and placement is more and more concerned by researchers in vibration-based SHM. In this paper, a method of determining the sensor location which aims to extract the dynamic parameter effectively is presented. The method selects the number and place of sensor being installed on or in structure by through the tolerance domain statistical inference algorithm combined with second order sensitivity technology. The method proposal first finds and determines the sub-set sensors from the theoretic measure point derived from analytical model by the statistical tolerance domain procedure under the principle of modal effective independence. The second step is to judge whether the sorted out measured point set has sensitive to the dynamic change of structure by utilizing second order characteristic value sensitivity analysis. A 76-high-building benchmark mode and an offshore platform structure sensor optimal selection are demonstrated and result shows that the method is available and feasible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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