International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.310-315
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2005
This paper proposes a fast optimization method by combining queen-bee evolution and derivative evaluation in genetic algorithms. These two operations make it possible for genetic algorithms to focus on highly fitted individuals and rapidly evolved individuals, respectively. Even though the two operations can also increase the probability that genetic algorithms fall into premature convergence phenomenon, that can be controlled by strong mutation rates. That is, the two operations and the strong mutation strengthen exploitation and exploration of the genetic algorithms, respectively. As a result, the genetic algorithm employing queen-bee evolution and derivative evaluation finds optimum solutions more quickly than those employing one of them. This was proved by experiments with one pattern matching problem and two function optimization problems.
To alleviate the cold-start problem and data sparsity in web service recommendation and meet the personalized needs of users, this paper proposes a personalized web service recommendation method based on a hybrid social network and multi-objective immune optimization. The network adds the element of the service provider, which can provide more real information and help alleviate the cold-start problem. Then, according to the proposed service recommendation framework, multi-objective immune optimization is used to fuse multiple attributes and provide personalized web services for users without adjusting any weight coefficients. Experiments were conducted on real data sets, and the results show that the proposed method has high accuracy and a low recall rate, which is helpful to improving personalized recommendation.
In the practical design, it is important to extract the design space information of a complex system in order to optimize the design because the design contains huge amount of design conflicts in general. In this research FEA (finite element analysis) has been successfully implemented and integrated with a statistical approach such as DOE (design of experiments) based RSM (response surface model) to optimize the thermal deformation of an automotive disk brake. The DOE is used for exploring the engineer's design space and for building the RSM in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. The RSM is utilized as an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals existed in the FEA applications. To reduce the computational burden associated with the FEA, the second-order regression models are generated to derive the objective functions and constraints. In this approach, the multiple objective functions and constraints represented by RSM are solved using the sequential quadratic programming to archive the optimal design of disk brake.
In this work, the optimal process has been designed by $L_9(3^4)$ orthogonal array and analysis of variance(ANOVA) for thermal-sprayed Ni-based hard coating. Ni-based hard coatings were fabricated by flame spray process on steel substrate. Then, the hardness test and observation of microstructure of the coatings were performed. The results of hardness test were analyzed by ANOVA. The ANOVA results demonstrated that the acetylene gas flow had the greatest effect on hardness of the coatings. The oxygen gas flow was found to have a neglecting effect. From these results, the optimal combination of the flame spray parameters could be predicted. The calculated hardness of the coatings by ANOVA was found to lie close to that of confirmation experimental result. Thus, it was considered that design of experiments design using orthogonal array and ANOVA was useful to determine optimal process of thermal-sprayed Ni-based hard coating.
This paper is a study about motor technic of motion and feedforward control in order to shape cutting control on the machine tool. The shape error caused by delay of the servo system in the direction of radius at the time of circular cutting is reduced by feedforward control, shape error generated by the position command delay is minimized by using the acceleration/deceleration time constant after the interpolation. The study was verified to optimization of motion control on experiments of a vertical machining center of the machine tool.
The optimal designs of groundwater problems of contaminant containment and cleanup using linear programming and genetic algorithm are provided. In the containment problem, genetic algorithm shows the superior feature to linear programming. In cleanup problem, genetic algorithm makes reasonable optimal design. Un this study, it is demonstrated through numerical experiments that genetic algorithm can be applied to remedial designs of groundwater problems.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.329-334
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2006
Rail clamps are mechanical components installed to fix the container crane to its bottoms from wind blast or slip. Rail clamps should be designed to survive the harsh wind loading condition. In this study, the jaw structure that is one part of wedge-typed rail clamp is optimized, considering strength under the severe wind loading condition. According to the classification of structural optimization, the structural optimization of a jaw belongs to shape optimization. In the conventional structural optimization methods, they have difficulties in defining complex shape design variables and preventing mesh distortions. To overcome the difficulties, the metamodel using kriging interpolation method is introduced, replacing true response by approximate one. This research presents the shape optimization of a jaw using iterative kriging interpolation models and simulated annealing algorithm. The new kriging models are iteratively constructed by refining the former kriging models. This process is continued until the convergence criteria are satisfied. The optimum results obtained by the suggested method are compared with those obtained by the DOE (design of experiments) and VT (variation technology) methods built in ANSYS WORKBENCH.
Rail clamps are mechanical components installed to fix the container crane to its lower members against wind blast or slip. According to rail clamps should be designed to survive harsh wind loading conditions. In this study, a jaw structure, which is a part of a wedge-typed rail clamp, is optimized with respect to its strength under a severe wind loading condition. According to the classification of structural optimization, the structural optimization of a jaw is included in the category of shape optimization. Conventional structural optimization methods have difficulties in defining complex shape design variables and preventing mesh distortions. To overcome the difficulties, the metamodel using Kriging interpolation method is introduced to replace the true response by an approximate one. This research presents the shape optimization of a jaw using iterative Kriging interpolation models and a simulated annealing algorithm. The new Kriging models are iteratively constructed by refining the former Kriging models. This process is continued until the convergence criteria are satisfied. The optimum results obtained by the suggested method are compared with those obtained by the DOE (design of experiments) and VT (variation technology) methods built in ANSYS WORKBENCH.
A recent research and development has the requirement for the optimization to shorten design time of modified or new product model and to obtain more precise engineering solution. General optimization problem must consider many conflicted objective functions simultaneously. Multi-objective optimization treats the multiple objective functions and constraints with design change. But, real engineering problem doesn't describe accurate constraint and objective function owing to the limit of representation. Therefore this study applies variance analysis on the basis of structure analysis and DOE to the vertical roller mill fur portland cement and proposed statistical design model to evaluate the effect of structural modification with design change by performing practical multi-objective optimization considering mass, stress and deflection.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.255-261
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2005
Many designed experiments require the simultaneous optimization of multiple responses. In this paper, we propose how to simultaneously optimize multiple responses for robust design when data are collected from a combined array. The proposed method is based on the quadratic loss function. An example is illustrated to show the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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