• 지구물리와물리탐사
• /
• 제7권1호
• /
• pp.19-24
• /
• 2004

Frequency-space domain full-wave tomography is a promising technique for delineating detailed subsurface structure with high resolution. However, this method requires criteria for the selection of a set of optimal temporal frequency components, to achieve stability in the sequence of inversion processes together with computational efficiency. We propose a method of selecting optimal temporal frequencies, based on wavenumber continuity. The proposed method is tested numerically and is shown to be able to select an optimal set of frequency components that are sufficient to image the anomalies.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.1-9
• /
• 2005

본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.