In state-of-the-art games, characters can move in a goal-directed manner so that they can move to the goal position without colliding obstacles. Many path-finding methods have been proposed and implemented for these characters and most of them use the A* search algorithm. When .the map is represented with a regular grid of squares or a navigation mesh, it often takes a long time for the A* to search the state space because the number of cells used In the grid or the mesh increases for higher resolution. Moreover the A* search on the grid often causes a zigzag effect, which is not optimal and realistic. In this paper we propose to use visibility graphs to improve the search time by reducing the search space and to find the optimal path. We also propose a method of taking into account the size of moving characters in the phase of planning to prevent them from colliding with obstacles as they move. Simulation results show that the proposed method performs better than the grid-based A* algorithm in terms of the search time and space and that the resulting paths are more realistic.
The purpose of this study is to suggest the grid search method for selecting an optimal decision tree model. It chooses optimal values for the maximum depth of tree and the minimum number of observations that must exist in a node in order for a split to be attempted. Therefore, the grid search method guarantees building a decision tree model that shows more precise and stable classifying performance. Through empirical analysis using data of job satisfaction of workplace reserve force commanders, we show that the grid search method helps us generate an optimal decision tree model that gives us hints for the improvement direction of labor conditions of Korean workplace reserve force commanders.
본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.
This paper presents a dual-algorithm search method (GWO-GSO) combining grey wolf optimization (GWO) and golden-section optimization (GSO) to realize maximum power point tracking (MPPT) for photovoltaic (PV) systems. First, a modified grey wolf optimization (MGWO) is activated for the global search. In conventional GWO, wolf leaders possess the same impact on decision-making. In this paper, the decision weights of wolf leaders are automatically adjusted with hunting progression, which is conducive to accelerating hunting. At the later stage, the algorithm is switched to GSO for the local search, which play a critical role in avoiding unnecessary search and reducing the tracking time. Additionally, a novel restart judgment based on the quasi-slope of the power-voltage curve is introduced to enhance the reliability of MPPT systems. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can track the global maximum power point (MPP) swiftly and reliably with higher accuracy under various conditions.
복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.
In this paper, an optimization study on a helicopter rotor blade cross-section was made. Generalization was made to the baseline cross-section to simplify the analysis. To have better performance in aeroelastic response, with the aerodynamic center being the origin of the baseline, the distance between aerodynamic center and shear center, and the distance between mass center and shear center of the blade were minimized. For efficient searching of optimum solutions over the design space, grid search method, which is a method of graphical search was used. Two design variables, radius of balancing weight at leading edge, and offset of the spar from leading edge were selected for the study. Cubic spline interpolation method was used to accommodate searching of the optimum solution. 2-Leveled searching system was devised in accordance with the interpolation method. Optimum solution was found to show 6% decrease in both distance between aerodynamic center and shear center, and mass center and shear center to the baseline.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 그리드 시스템에서 사용하기 위해서는 먼저 시스템에 필요한 데이터를 수집하여 데이터베이스나 파일 시스템에 저장한 후, 데이터베이스의 데이터 및 그 인덱스를 관리하는 전용의 모듈을 별도로 구현하고, 그리드 시스템에 연동시켜야 한다. 웹 기반의 데이터 검색 시스템을 구현하여 데이터베이스에 있는 데이터들을 그리드 시스템에서 바로 사용할 수 있다면, 전용의 데이터 모듈 없이 그리드 시스템에서 바로 데이터를 처리할 수 있으므로, 보다 효율적이고 사용하기 쉬우며, 데이터베이스의 변경에 유연하게 대처한 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 기반 데이터베이스의 데이터를 바로 그리드 시스템과 연계시켜 사용한 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 이 검색 시스템을 이용하여 버추얼 스크리닝 작업을 수행하는 바이오 그리드 시스템에 적용하여 UB Grid (Universal Bio Grid)를 구축하였다. 개발자는 웹에서 제공되는 데이터론 그리드 시스템에 통합시키기 위한 시간과 노력을 줄일 수 있었으며, 사용자는 보다 쉽게 효율적으로 UB Grid 시스템을 사용한 수 있었다.
In order to alleviate the environmental pressure caused by production process of thermal power plants, the application of cleaner production is imperative. To estimate the implementation effects of cleaner production in thermal plants and optimize the strategy duly, it is of great significance to take a comprehensive evaluation for sustainable development. In this paper, a hybrid model that integrated the analytic hierarchy process (AHP) with least squares support vector machine (LSSVM) algorithm optimized by grid search (GS) algorithm is proposed. Based on the establishment of the evaluation index system, AHP is employed to pre-process the data and GS is introduced to optimize the parameters in LSSVM, which can avoid the randomness and inaccuracy of parameters' setting. The results demonstrate that the combined model is able to be employed in the comprehensive evaluation of the cleaner production in the thermal power plants.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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