본 논문은 헬리콥터 기동비행문제를 비선형 최적제어기법으로 정식화 하고 이를 indirect method를 적용하여 해석하는 기법에 대해 연구하였다. 주어진 기동비행 경로에 대한 오차를 벌칙함수 형태의 가격(비용, 목적)함수로 채택하고 이를 최소화하도록 정식화하면 기동비행은 구속조건이 없는 최적제어문제로 정식화 된다. 정식화 결과로 얻어지는 이점 경계값 문제는 Multiple Shooting Method (MSM)을 적용하여 해석하였다. 본 논문은 shooting node의 수와 상태변수의 초기화 방법 등이 수치해법에 주는 영향을 분석하여 수렴성 확보에 필요한 조건을 식별하고 수렴반경을 증가시킬 수 있는 방안에 초점을 두었다. 연구결과는 헬리콥터와 같이 불안정한 시스템의 최적제어 문제에 indirect method를 적용하는 경우 수치해법의 안정성과 수렴성을 확보할 수 있는 방법을 제시한다.
문제 인스턴스 탐색 혹은 자동 생성은 알고리즘 분석 및 테스트에 적용될 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 프로그램, 계산 이론 등 다양한 수준에서 연구되어온 주제이다. 본 연구에서는 해(解) 공간에 사용된 목적값-거리 상관관계 분석을 문제 인스턴스 공간에 적용하였다. 문제 인스턴스의 목적값은 문제에 따라 알고리즘의 수행 시간과 최적해를 잘 구하는 정도로 정의하였다. 이러한 정의는 문제 인스턴스의 난이도로 해석할 수 있다. 상관관계는 3가지 측면에서 분석하였다: 첫째, 알고리즘과 거리 함수에 따른 상관관계 차이, 둘째, 알고리즘의 개선 전/후의 상관관계 변화, 셋째, 문제 인스턴스 공간과 해당 문제의 해 공간 사이의 연관성. 본 논문은 문제 인스턴스 공간에 상관계수 분석이 어떻게 적용될 수 있는지 보여주며, 문제 인스턴스 공간 분석을 본격적으로 다루는 첫번째 시도이다.
본 논문에서는 주어진 영역 안에서 다중 청소로봇을 동시에 운용하여 전력 소비량을 최소화하는 방법을 제안한다. 협력 게임 이론 중 Nash 협상 해법을 이용하여 다중 청소로봇 사이의 가용 자원 및 대상 영역의 특성을 고려하여 대상 영역을 공평하고 효율적으로 관리하여 자원 효용을 극대화하였으며 궁극적으로 이를 통하여 총 소비전력량을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 가용 자원 및 대상 영역의 특성을 포괄할 수 있는 효용 함수를 정의하고 이를 통한 다중 로봇 간 협상 게임을 통하여 공평하고 효용이 파레토 최적인 지점에서 각 청소로봇의 해당 영역이 결정된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 해결 방법이 임의 공간 할당 방법 대비 소비전력량 면에서 15-30% 이상의 효율이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비최소 위상 시스템을 보다 효율적으로 제어하기 위하여 기존의 PID 타입의 선형 제어기와 병렬적으로 구성된 신경망 제어기의 구성에 대하여 다룬다. 제안된 제어기의 제어 목표는 비최소 위상 시스템의 제어의 경우 흔히 나타나는 언더슛 현상을 최소화하면서 설정된 시스템 응답과의 응답 오차가 최소화하는 것이다. 전체 비용 함수는 고려된 두 가지의 개별 목적 함수간의 선형 합으로 이루어 진다. 신경망 제어기는 주어진 전체 제어 시간 동안의 제어 성능을 광역 평가를 통하여 주어진 전체 비용 함수를 최소화하는 최적 제어기를 구성하도록 진화 프로그래밍을 이용하여 off-line으로 학습된다. 일반적인 컴퓨터 모의 실험으로 계단 신호 응답에서 나타나는 빠른 settling 시간, 작은 언더슛과 오버슛과 같은 제어 성능 향상의 관점에서 기존의 선형 제어 시스템의 성능에 비해 훨씬 효과적이라는 것을 보인다. 또한, 파렛토(pareto) 다중 최적화 개념을 도입하여 선형 합으로 이루어진 비용 함수 최적화의 한계성과 문제점을 극복한다.
최근 SNS (Social Networking Services)를 통한 사용자들 간 정보 확산이 폭발적으로 증가하고 있다. SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered model)모델은 전염병 예측에 널리 사용되는 수학적 모델로, 이러한 정보 확산은 SEIR를 이용하여 모델링 할 수 있다. 본 논문에서는 SEIR모델을 이용하여 최적 제어 이론의 관점에서 SNS의 정보 확산 모델을 도출하였다. 본 논문에서는 PMP (Pontryagin's Minimum Principle)에 기반한 forward-backward algorithm을 제안하였다. 이 알고리즘은 전방과 후방으로 가면서 state와 adjoint equation들을 통합하면서 동작한다. 수치해석을 통해 정보 내용의 impact value와 birth rate이 작으면 작을수록 더 많은 노드들이 해로운 정보를 필터링하는 것을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5231-5248
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2016
As a service-oriented paradigm, web service composition has obtained great attention from both academia and industry, especially in the area of cloud service. Nowadays more and more web services providing the same function but different in QoS are available in cloud, so an important mission of service composition strategy is to select the optimal composition solution according to QoS. Furthermore, the selected composition solution should satisfy the service level agreement (SLA) which defines users' request for the performance of composite service, such as price and response time. A composite service is feasible only if its QoS satisfies user's request. In order to obtain composite service with the optimal QoS and avoid SLA violations simultaneously, in this paper we first propose a QoS evaluation method which takes the SLA satisfaction into account. Then we design a service selection algorithm based on our QoS evaluation method. At last, we put forward a parallel running strategy for the proposed selection algorithm. The simulation results show that our approach outperforms existing approaches in terms of solutions' optimality and feasibility. Through our running strategy, the computation time can be reduced to a large extent.
Many ships in voyage experience weight and buoyancy distribution change by various reasons such as change of sea water density and waves, weather condition, and consumption of fuel, provisions, etc . The weight and buoyancy distribution change can bring the ships out of allowable trim, heeling angle. In these case, the ships should adjust trim and heeling angle by shifting of liquid cargo or ballasting, deballasting of ballast tanks for recovery of initial state or for a stable voyage. But, if the adjustment is performed incorrectly, ship's safety such as longitudinal strength, intact stability, propeller immersion, wide visibility, minimum forward draft cannot be secured correctly. So it is required that the adjustment of trim and heeling angle should be planned not by human operators but by optimization computer algorithm. To make an optimized plan to adjust trim and heeling angle guaranteeing the ship's safety and quickness of process, Uk! combined mechanical analysis and optimization algorithm. The candidate algorithms for the study were heuristic algorithm, meta-heuristic algorithm and uninformed searching algorithm. These are widely used in various kinds of optimization problems. Among them, heuristic algorithm $A^\ast$ was chosen for its optimality. The $A^\ast$ algorithm is then applied for the study. Three core elements of $A^\ast$ Algorithm consists of node, operator, evaluation function were modified and redefined. And we analyzed the $A^\ast$ algorithm by considering cooperation with loading instrument installed in most ships. Finally, the algorithm has been applied to tanker ship's various conditions such as Normal Ballast Condition, Homo Design Condition, Alternate Loading Condition, Also the test results are compared and discussed to confirm the efficiency and the usefulness of the methodology developed the system.
본 논문에서는 Pothead를 지지하는데 사용하는 지그의 고유진동수를 일정 범위로 제한하여 Pothead와 공진을 일으키지 않도록 하는 지그의 최적 설계안을 제시한다. 쿤 터커(Kuhn-Thucker) 조건을 적용한 최적기준법(Optimality criteria method)을 사용하여 위상 최적화를 수행하였고, 이 과정에서 유한요소 크기기 최적 형상에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 위상 최적화 결과를 바탕으로 실험 계획법(Design of experiments)과 반응 표면법(Response surface method)을 사용하여 형상 및 치수 최적화를 수행하여 비교용 지그에 비해 전체 질량이 30% 감소되는 결과를 얻었다. 마지막으로 최적화된 지그의 내진 해석을 수행한 Pothead의 응답은 Metal Handbook에서 제시된 내진 응답을 만족하고 있다.
특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
This paper proposes a novel topology optimization method generating multiple materials for external linear plane crack structures based on the combination of IsoGeometric Analysis (IGA) and eXtended Finite Element Method (X-FEM). A so-called eXtended IsoGeometric Analysis (X-IGA) is derived for a mechanical description of a strong discontinuity state's continuous boundaries through the inherited special properties of X-FEM. In X-IGA, control points and patches play the same role with nodes and sub-domains in the finite element method. While being similar to X-FEM, enrichment functions are added to finite element approximation without any mesh generation. The geometry of structures based on basic functions of Non-Uniform Rational B-Splines (NURBS) provides accurate and reliable results. Moreover, the basis function to define the geometry becomes a systematic p-refinement to control the field approximation order without altering the geometry or its parameterization. The accuracy of analytical solutions of X-IGA for the crack problem, which is superior to a conventional X-FEM, guarantees the reliability of the optimal multi-material retrofitting against external cracks through using topology optimization. Topology optimization is applied to the minimal compliance design of two-dimensional plane linear cracked structures retrofitted by multiple distinct materials to prevent the propagation of the present crack pattern. The alternating active-phase algorithm with optimality criteria-based algorithms is employed to update design variables of element densities. Numerical results under different lengths, positions, and angles of given cracks verify the proposed method's efficiency and feasibility in using X-IGA compared to a conventional X-FEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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