This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
This paper deals with a discrete simulation optimization method for designing a complex probabilistic discrete event simulation. The developed algorithm uses the configuration algorithm that can change decision variables and the stopping algorithm that can end simulation in order to satisfy the given objective value during single run. It tries to estimate an auto-regressive model for evaluating correctly the objective function obtained by a small amount of output data. We apply the proposed algorithm to M/M/s model, (s, S) inventory model, and known-function problem. The proposed algorithm can't always guarantee the optimal solution but the method gives an approximate feasible solution in a relatively short time period. We, therefore, show the proposed algorithm can be used as an initial feasible solution of existing optimization methods that need multiple simulation run to search an optimal solution.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.624-636
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2006
This paper proposes a hybrid approach involving Genetic Algorithm (GA) and Bacterial Foraging (BF) for tuning the PID controller of an AVR. Recently the social foraging behavior of E. coli bacteria has been used to solve optimization problems. We first illustrate the proposed method using four test functions and the performance of the algorithm is studied with an emphasis on mutation, crossover, variation of step sizes, chemotactic steps, and the life time of the bacteria. Further, the proposed algorithm is used for tuning the PID controller of an AVR. Simulation results are very encouraging and this approach provides us a novel hybrid model based on foraging behavior with a possible new connection between evolutionary forces in social foraging and distributed non-gradient optimization algorithm design for global optimization over noisy surfaces.
Ascent trajectory optimization and optimal explicit guidance problems for a satellite launch vehicle in a 2-dimensional pitch plane are studied. The trajectory optimization problem with boundary conditions is formulated as a nonlinear programming problem by parameterizing the pitch attitude control variable, and is solved by using the SQP algorithm. The flight constraints such as gravity-turn are imposed. An optimal explicit guidance algorithm in the exoatmospheric phase is also presented, the guidance algorithm provides steering command and time-to-go value directly using the current states of the vehicle and the desired orbit insertion conditions. To verify the optimality and accuracy of the algorithm simulations are performed.
The aim of this paper is to present new and an efficient optimization algorithm called Jaya for the optimum mass of braced dome structures with natural frequency constraints. Design variables of the bar cross-section area and coordinates of the structure nodes were used for size and shape optimization, respectively. The effectiveness of Jaya algorithm is demonstrated through three benchmark braced domes (52-bar, 120-bar, and 600-bar). The algorithm applied is an effective tool for finding the optimum design of structures with frequency constraints. The Jaya algorithm has been programmed in MATLAB to optimize braced dome.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
본 논문은 비 검출 및 제거 알고리즘의 DSP 최적화 기법을 제안한다. 우리는 카메라 움직임이 있는 환경에서 비 검출 및 제거 기법을 제안하고, 알고리즘 레벨 및 DSP 레벨에서 최적화를 수행한다. 제안하는 기법은 알고리즘 측면에서 기존에 활용하던 라벨링을 블록 단위의 이진 패턴 분석을 통해 오 검출 영역을 제거하는 방식으로 대체하였고 고속 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 연산 시간을 개선하였다. DSP 측면에서는 내부 메모리 최적화와 EMDA이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통한 최적화를 통해 임베디드 환경에서 실시간성을 보이며 실험 결과에서는 제안 기법의 성능과 시간 측면의 우수성을 보여준다.
본 연구에서는 안경의 광학적 특성에서 고안된 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)을 개발하였다. VCA는 안경광학분야에서 수행되는 검안과 교정과정을 최적해 탐색 과정에 적용한 기법으로 근시/원시교정-밝기조정-압축시행-난시교정의 과정을 거쳐 최적화를 수행하게 된다. 제안된 VCA는 기존의 메타휴리스틱 알고리즘과 달리 현재까지 축적된 최적화 결과를 기반으로 전역탐색과 국지탐색 적용 확률, 그리고 전역탐색의 방향이 자동적으로 조정 된다. 제안된 방법을 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 기존 알고리즘들과 비교하여 제시하였다.
위성방열판은 내부의 부품유닛에서 발생하는 열을 외부우주로 방출하는 열전달경로를 확보하기 위해 적용되는 열제어방법 중 한 가지로서, 이것의 최적설계는 효율적인 위성 열설계의 한 방향이 될 수 있다. 본 연구는 위성 열제어 개발에서 활용하는 위성 열해석과 최적화알고리즘을 결합한 통합해석을 통하여 위성열모델 노드기반의 방열판설계최적화 접근방식을 제안하였다. 이 방법은 위성열해석과 최적화알고리즘의 해석소프트웨어의 종류에 상관없이 적용가능한 개념이며, 일반적인 위성열모델을 사용한 방열판설계의 개념을 그대로 유지하면서 최적화를 할 수 있기 때문에 위성설계에 실제적으로 사용할 수 있다. 또한, 두 해석소프트웨어를 결합하는 전체적인 해석구조와 본 방열판 설계 최적화문제에 대한 정식화를 제시하였다.
Generally, structural optimization is carried out based on external static loads. All forces have dynamic characteristics in the real world. Mathematical optimization with dynamic loads is extremely difficult in a large-scale problem due to the behaviors in the time domain. The dynamic loads are often transformed into static loads by dynamic factors, design codes, and etc. Therefore, the optimization results can give inaccurate solutions. Recently, a systematic transformation has been proposed as an engineering algorithm. Equivalent static loads are made to generate the same displacement field as the one from dynamic loads at each time step of dynamic analysis. Thus, many load cases are used as the multiple leading conditions which are not costly to include in modern structural optimization. In this research, it is mathematically proved that the solution of the algorithm satisfies the Karush-Kuhn-Tucker necessary condition. At first, the solution of the new algorithm is mathematically obtained. Using the termination criteria, it is proved that the solution satisfies the Karush-Kuhn-Tucker necessary condition of the original dynamic response optimization problem. The application of the algorithm is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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