본 논문에서는 연속적인 파라미터 공간에 대한 최적화에 대해 진화적 알고리즘의 특징적인 형상화를 제시한다. 이 방법은유전알고리즘이 연속적인 탐색공간에서의 파라미터 식별에 대해 가장 강점을 지녔다는 점에 착안한 것이다. 유전알고리즘과 제안한 알고리즘과의 주요한 차이점은 개별적 또는 연속적인 묘사의 차이가 있다는 것이다. 잘 알려진 실험함수의 최적화문제를 도입하여 연속 탐색공간 문제에 대해 제안하는 알고리즘에 대해 계산시간 및 사용메모리 등의 성능이 우수하다는 효율성을 보였다.
Web is greatly contributing in providing a variety of information. Especially, as media for the purpose of development and education of human resources, the role of web is important. Furthermore, E-Learning through web plays an important role for each enterprise and an educational institution. Also, above all, fast and various searches are required in order to manage and search a great number of educational contents in web. Therefore, most of present information is composed in HTML, so there are lots of restrictions. As a solution to such restriction, XML a standard of Web document, and its various search functions is being extended and studied variously. This paper proposes a search system able to search XML in E-Learning or var ious contents of non-XML using mobile device PDA.
In this paper, Computer Colour Matching and Kitchen System (CCMKS) is developed on the basis of delphi package and one-chip processor with fuzzy-PID control. CCMKS will be widely used in the colour dyeing industry as an integrated colour matching and dispensing system which have more advantages than the conventional matching or dispensing system, when controlling the real dyeing processes. Delphi is utilized in making database and search/matching routes. The developed matching function reduces the search and matching time to about one third. One-chip processor is designed and manufactured for the distributed control of three-phase induction motors. Fuzzy-PID control is applied to the speed control of three-phase induction motors for a very precise weight of colour at CCMKS. The developed kitchen function decreases the dispensing time to about one twentieth. The experimental results show CCMKS has more excellent search time, more precise weight and much high fidelity than conventional colour matching or dispensing system, in the performance.
Since constrained optimization algorithms are easy to fall into local optimum and their ability of searching are weak, an improved symbiotic organisms search algorithm with mixed strategy based on adaptive ε constrained (ε_SOSMS) is proposed in this paper. Firstly, an adaptive ε constrained method is presented to balance the relationship between the constrained violation degrees and fitness. Secondly, the evolutionary strategies of symbiotic organisms search algorithm are improved as follows. Selecting different best individuals according to the proportion of feasible individuals and infeasible individuals to make evolutionary strategy more suitable for solving constrained optimization problems, and the individual comparison criteria is replaced with population selection strategy, which can better enhance the diversity of population. Finally, numerical experiments on 13 benchmark functions show that not only is ε_SOSMS able to converge to the global optimal solution, but also it has better robustness.
본 논문은 인공지능(artificial intelligence) 및 전문가 시스템(expert system)의 기본 개념과 이에 적용되고 있는 특정한 기술인 퍼지 이론(fuzzy logic)을 논하고 있으며, 지난 몇 년 동안 탐색 중개인으로서의 전문가 시스템을 조사해 보았다. 이러한 전문가 시스템은 1) 특정한 데이터베이스에 관련된 질문서 작성을 도와주며, 2) 탐색용어나 데이터베이스 선정에 관한 결정을 보조하고, 3) 탐색중에 있는 이용자에게 조언(助言)을 해주고 있다. 또한 전문가 시스템을 개발하는 에 있어 어려움 및 제한점(制限點)을 논의하고 있다.
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.
최소카이제곱추정에 의하여 구한 추정량의 표본분포를 붓스트랩으로 근사시켰을 때에도 정규근사와 최소한 동등함을 설명하고, 이 이론을 자궁경부암 조직에서 검출되는 란게르한스 세포의 출현률 추정에 이용하였다. 란게르한스 세포의 출현횟수를 포지티브 포아송 모형에 적합시켰으며, 추정된 출현률의 표준오차는 대표본 근사 및 붓스트랩을 이용하여 계산하였다. 두 방법 모두 비슷한 결과를 제공하였다.
사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.
With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.
Background: It is suggested that the decline in functional level due to aging influences the increase in traffic accidents among elderly drivers. Among the functions related to the driving behavior of older drivers, physical function is related to muscle strength and motor control, and aging causes deterioration of motor control and a defect in motor output variability. Method: Data Search The online databases used for literature search are PubMed, ProQuest(PML), NDSL, and literature searches were conducted from April 19 to April 26, 2022. For the search, 'aging', 'driving', and 'braking' were used in the investigation. Results: The physical functions related to the braking ability of elderly drivers were analyzed in muscle strength, reaction ability, motor control, and other related factors. In terms of muscle strength, 3 studies analyzed the above factors. 8 studies analyzed the above factors for response ability. For motor control, two studies analyzed the above factors. In addition, related factors were analyzed in one piece. Conclusion: As a result of the analysis, physical function for reaction ability showed the highest frequency, followed by the strength item with the highest frequency. This study suggests that factors that can increase physical function must be included in the development of a rehabilitation program for the driving ability of the elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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