This paper presents global and optimal solution for weapon assignment problems using the Munkres assignment algorithm. We propose a new modeling method of weapon assignment problems concerning some constraints of weapon systems. In this paper, we compares the Munkres weapon assignment algorithm with two other algorithms employing a search tree model in terms of computational complexity and performance. One is an optimal algorithm using exhausted search and the other is a greedy algorithm which selects the first search result as a solution. The experiment results show that the Munkres weapon assignment algorithm has better performance and less computational complexity in comparison with the two other algorithms.
To address the problems of the gravitational search algorithm (GSA) in which the population is prone to converge prematurely and fall into the local solution when solving the single-objective optimization problem, a sine map jumping gravity search algorithm based on asynchronous learning is proposed. First, a learning mechanism is introduced into the GSA. The agents keep learning from the excellent agents of the population while they are evolving, thus maintaining the memory and sharing of evolution information, addressing the algorithm's shortcoming in evolution that particle information depends on the current position information only, improving the diversity of the population, and avoiding premature convergence. Second, the sine function is used to map the change of the particle velocity into the position probability to improve the convergence accuracy. Third, the Levy flight strategy is introduced to prevent particles from falling into the local optimization. Finally, the proposed algorithm and other intelligent algorithms are simulated on 18 benchmark functions. The simulation results show that the proposed algorithm achieved improved the better performance.
Lee, Samuel Sangkon;Shishibori, Masami;Han, Chia Y.
Journal of Information Processing Systems
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제9권2호
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pp.315-332
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2013
This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.
Structural optimization has been carried out in continuous or discrete design space. Methods for continuous design have been well developed though they are finding the local optima. On the contrary, the existing methods for discrete design are extremely expensive in computational cost or not robust. In this research, an algorithm using tabu search is developed fur the discrete structural designs. The tabu list and the neighbor function of the Tabu concepts are introduced to the algorithm. It defines the number of steps, the maximum number for random searches and the stop criteria. A tabu search is known as the heuristic approach while genetic algorithm and simulated annealing algorithm are attributed to the stochastic approach. It is shown that an algorithm using the tabu search with random moves has an advantage of discrete design. Furthermore, the suggested method finds the reliable optimum for the discrete design problems. The existing tabu search methods are reviewed. Subsequently, the suggested method is explained. The mathematical problems and structural design problems are investigated to show the validity of the proposed method. The results of the structural designs are compared with those from a genetic algorithm and an orthogonal array design.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위해 센서 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하게 되면 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 센서 배치 밀도가 높은 네트워크에서 적정한 실행 시간 내에 네트워크의 감시영역을 최대화하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 새로운 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 최대 감시영역과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.
영상 압축을 위한 기법인 벡터 양자 부호화는 입력 벡터와 가장 근사한 부호어를 찾기 위해 일반적으로 상당히 많은 계산량을 요구한다. 본 논문은 벡터 양자 부호화 과정을 고속 처리를 위한 새로운 탐색 기법을 제안한다. 먼저, 탐색 과정에서의 불필요한 정합 연산들을 대폭 줄이기 위해 부호책의 효과적인 기하학적 구조에 기반한 강력한 후보 제거 조간을 유도한다. 그런 다음, 그 후보 제거 조건을 이용한 고속 탐색 기법을 제안한다. 모의 실험 결과는 적은 전처리 연산과 메모리만을 사용하는 제안한 기법이 전역 탐색 기법과 동일한 부호화 성능을 유지하면서 부호화 시간을 대폭 줄일 수 있음을 보인다. 또한 기존 탐색 기법들과 비교할 때, 제안한 기법의 성능이 매우 우수함을 알 수 있다.
Recently, a topology algorithm based on the artificial bee colony algorithm (ABCA) has been proposed for static and dynamic topology optimization. From the results, the convergence rate of the algorithm was determined to be slightly slow. Therefore, we propose a new search method to improve the convergence rate of the algorithm using a chaotic map. We investigate the effect of the chaotic map on the convergence rate of the algorithm in static and dynamic topology optimization. The chaotic map has been applied to three cases, namely, employ bee search, onlooker bee search, and both employ bee as well as onlooker bee search steps. It is verified that the case in which the logistic function of the chaotic map is applied to both employ bee as well as onlooker bee search steps shows the best dynamic topology optimization, improved by 5.89% compared to ABCA. Therefore, it is expected that the proposed algorithm can effectively be applied to dynamic topology optimization to improve the convergence rate.
One of the biggest problems in structural steel calculation is the design of structures using the lowest possible material weight, making this a slow and costly process. To achieve this objective, several optimization methods have been developed and tested. Nevertheless, a method that performs very efficiently when applied to different problems is not yet available. Based on this assumption, this work proposes a hybrid metaheuristic algorithm for geometric and dimensional optimization of space trusses, called Simulated Squirrel Search Algorithm, which consists of an association of the well-established neighborhood shifting algorithm (Simulated Annealing) with a recently developed promising population algorithm (Squirrel Search Algorithm, or SSA). In this study, two models are tried, being respectively, a classical model from the literature (25-bar space truss) and a roof system composed of space trusses. The structures are subjected to resistance and displacement constraints. A penalty function using Fuzzy Logic (FL) is investigated. Comparative analyses are performed between the Squirrel Search Algorithm (SSSA) and other optimization methods present in the literature. The results obtained indicate that the proposed method can be competitive with other heuristics.
본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
인터넷 라우터에서의 패킷 포워딩은 라우팅 테이블에 저장되어 있는 다양한 길이의 프리픽스들 중, 입력된 패킷의 목적지 주소와 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾아 그 프리픽스가 지정하는 출력 포트로 입력된 패킷을 내 보내주는 일련의 과정을 말한다. 패킷 포워딩 속도의 관건은 IP 주소 검색 성능이라 할 수 있는데, 고속의 IP 주소 검색을 제공하기 위해서는 포워딩 테이블을 저장하기 위한 효율적인 데이타 구조 및 우수한 검색 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이진 검색 트리를 이용한 주소 검색 알고리즘에 주목한다. 기존에 나와 있는 모든 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하지 못하여 효율적이지 못하고, 프리픽스 영역에 대한 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하나 프리픽스 개수보다 많은 수의 포워딩 엔트리를 저장하여 또한 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 효율적인 IP 주소 검색을 위하여 완전 균형 트리 구조를 만들어 이진 검색을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 평가하여 기존의 다른 주소 검색 알고리즘과 비교한다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 속도가 매우 향상됨을 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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