In computational biology, desired patterns are searched in large text databases, and an exact match is preferable. Classical benchmark algorithms obtain competent solutions for pattern matching in O (N) time, whereas quantum algorithm design is based on Grover's method, which completes the search in $O(\sqrt{N})$ time. This paper briefly explains existing quantum algorithms and defines their processing limitations. Our initial work overcomes existing algorithmic constraints by proposing the quantum-based combined exact (QBCE) algorithm for the pattern-matching problem to process exact patterns. Next, quantum random access memory (QRAM) processing is discussed, and based on it, we propose the QRAM processing-based exact (QPBE) pattern-matching algorithm. We show that to find all t occurrences of a pattern, the best case time complexities of the QBCE and QPBE algorithms are $O(\sqrt{t})$ and $O(\sqrt{N})$, and the exceptional worst case is bounded by O (t) and O (N). Thus, the proposed quantum algorithms achieve computational speedup. Our work is proved mathematically and validated with simulation, and complexity analysis demonstrates that our quantum algorithms are better than existing pattern-matching methods.
There is a wide variety of existing Genetic Algorithms (GA) operators and parameters in the literature. However, there is no unique technique that shows the best performance for different classes of optimization problems. Hence, the evaluation of these operators and parameters, which influence the effectiveness of the search process, must be carried out on a problem basis. This paper presents a comparison for the influence of GA operators and parameters on the performance of the damage identification problem using the finite element model updating method (FEMU). The damage is defined as reduction in bending rigidity of the finite elements of a reinforced concrete beam. A certain damage scenario is adopted and identified using different GA operators by minimizing the differences between experimental and analytical modal parameters. In this study, different selection, crossover and mutation operators are compared with each other based on the reliability, accuracy and efficiency criteria. The exploration and exploitation capabilities of different operators are evaluated. Also a comparison is carried out for the parallel and sequential GAs with different population sizes and the effect of the multiple use of some crossover operators is investigated. The results show that the roulettewheel selection technique together with real valued encoding gives the best results. It is also apparent that the Non-uniform Mutation as well as Parent Centric Normal Crossover can be confidently used in the damage identification problem. Nevertheless the parallel GAs increases both computation speed and the efficiency of the method.
본 논문에서는 퍼지 제어기를 최적화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)과 결합한 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법을 제안하였다. 랜덤 신호 기반 학습은 직렬 탐색구조로 되어 있어서 지역 탐색 능력은 뛰어나지만 전역 탐색 능력은 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 다양한 탐색 영역을 가지는 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법이 소개 되었으며, 시뮬레이티드 어닐링을 랜덤 신호 기반 학습과 결합하여 학습 능력을 향상시켰다. 제안된 최적화 알고리즘을 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.27-38
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2017
Packet classification is one of the essential functionalities of Internet routers in providing quality of service. Since the arrival rate of input packets can be tens-of-millions per second, wire-speed packet classification has become one of the most challenging tasks. While traditional packet classification only reports a single matching result, new network applications require multiple matching results. Ternary content-addressable memory (TCAM) has been adopted to solve the multi-match classification problem due to its ability to perform fast parallel matching. However, TCAM has a fundamental issue: high power dissipation. Since TCAM is designed for a single match, the applicability of TCAM to multi-match classification is limited. In this paper, we propose a cost- and energy-efficient multi-match classification architecture that combines TCAM with a tuple space search algorithm. The proposed solution uses two small TCAM modules and requires a single-cycle TCAM lookup, two SRAM accesses, and several Bloom filter query cycles for multi-match classifications.
A research to evaluate the efficiency of design optimization was carried out for aerodynamic design optimization problem in distributed computing environment. The aerodynamic analyses which take most of computational work during design optimization were divided into several jobs and allocated to associated PC clients through network. This is not a parallel process based on domain decomposition in a single analysis rather than a simultaneous distributed-analyses using network-distributed computers. GBOM(gradient-based optimization method), SAO(Sequential Approximate Optimization) and RSM(Response Surface Method) were implemented to perform design optimization of transonic airfoils and evaluate their efficiencies. dimensional minimization followed by direction search involved in the GBOM was found an obstacle against improving efficiency of the design process in the present distributed computing system. The SAO was found fairly suitable for the distributed computing environment even it has a handicap of local search. The RSM is apparently the most efficient algorithm in the present distributed computing environment, but additional trial and error works needed to enhance the reliability of the approximation model deteriorate its efficiency from the practical point of view.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, a general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, A general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, The immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
This paper presents new contingency screen and ranking method using the time-domain simulation program and energy function. Since the suggested method is very simple and has fast computation time to calculate energy margin and list the contingency according to the its severity, it can be used in connection with the on-line TSA which has accurate binary search algorithm in parallel or distributed computing environment. The suggested method has been tested by appling to 3-machine and 9-bus system, and its effectiveness has been verified.
생체전자기 역문제는 신체 외부에서 측정된 신호로부터 신체 내의 활동 전류원을 추정하기 위한 일종의 제한된 최적화 문제로써 목적함수가 수많은 국부해를 가지며, 또한 미분이 항상 가능하지도 않다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구현이 단순하고, 미분 값을 필요로 하지 않는 패턴 탐색 알고리즘을 사용하고, 비교적 계산 시간이 많이 소요되는 탐색 과정을 병렬화 하는 방법을 제안하였다. 그리고 생체 전자기 역문제에 적용하여 기존의 방식보다 더 빠르고 정확한 해를 얻음을 확인할 수 있었다.
NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided information is dissatisfied with the degree required in modern systems such as unmanned system, autonomous navigation system for aircraft, ship and others, air-traffic control system. Especially, due to concern about the monopoly status of the countries operating it, some other countries have already considered establishing RNSS. The RNSS services for users within a specific area, however, it not only gives more precise information than those from GNSS, but also can be operated independently from the NSS of other countries. Thus, for Korean RNSS, this paper suggests the methodology to design the satellite constellation considering the regional features of Korean Peninsula. It intends to determine the orbits and the arrangement of navigation satellites for minimizing PDOP (Position dilution of precision). PGA (Parallel Genetic Algorithm) geared to solve this nonlinear optimization problem is proposed and STK (System tool kit) software is used for simulating their space flight. The PGA is composed of several GAs and iterates the process that they search the solution for a problem during the pre-specified generations, and then mutually exchange the superior solutions investigated by each GA. Numerical experiments were performed with increasing from four to seven satellites for Korean RNSS. When the RNSS was established by seven satellites, the time ratio that PDOP was measured to less than 5 (i.e. better than 'Good' level on the meaning of the PDOP value) was found to 94.3% and PDOP was always kept at 10 or less (i.e. better than 'Moderate' level).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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