This paper proposes an efficient method for design and implementation of the artificial intelligence (AI) of 'omok' game on the GPU. The proposed AI is designed on a cooperative structure using min-max game tree and genetic algorithm. Since the evaluation function needs intensive computation but is independently performed on a lot of candidates in the solution space, it is computed on the GPU in a massive parallel way. The implementation on NVIDIA CUDA and the experimental results show that it outperforms significantly over the CPU, in which parallel game tree and genetic algorithm on the GPU runs more than 400 times and 300 times faster than on the CPU. In the proposed cooperative AI, selective search using genetic algorithm is performed subsequently after the full search using game tree to search the solution space more efficiently as well as to avoid the thread overflow. Experimental results show that the proposed algorithm enhances the AI significantly and makes it run within the time limit given by the game's rule.
This paper presents a basic theory of information flow from single sending point to multiple receiving points, where new theories of algebraic system called "Hybrid Vector Space" and flow vector space play important roles. Based on the theory, a new algorithm for finding maximum homogenous information flow is proposed, where homogenous information flow means the flow of the same contents of information delivered to multiple clients at a time. Effective multi-routing algorithms fur tree-shape delivery rout search are presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1207-1215
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2013
This paper proposes the location estimation techniques of distributed targets with the multi-sensor data perceived through IR sensors of the military robots in consideration of obstacles. In order to match up targets with measured azimuths, to add to the depth-first search (DFS) algorithms in free-obstacle environment, we suggest the expanded DFS (EDS) algorithm including bypass path search, partial path search, middle level ending, and the supplementation of decision metric. After matching up targets with azimuths, we estimate the coordinate of each target by obtaining the intersection point of the azimuths with the least square error (LSE) algorithm. The experimental results show the error rate of estimated location, mean number of calculating nodes, and mean distance between real coordinates and estimated coordinates of the proposed algorithms.
Decision tree induction algorithm is one of the most widely used methods in classification problems. However, they could be trapped into a local minimum and have no reasonable means to escape from it if tree algorithm uses top-down search algorithm. Further, if irrelevant or redundant features are included in the data set, tree algorithms produces trees that are less accurate than those from the data set with only relevant features. We propose a hybrid algorithm to generate decision tree that uses genetic programming with sequentially selected features. Correlation-based Feature Selection (CFS) method is adopted to find relevant features which are fed to genetic programming sequentially to find optimal trees at each iteration. The new proposed algorithm produce simpler and more understandable decision trees as compared with other decision trees and it is also effective in producing similar or better trees with relatively smaller set of features in the view of cross-validation accuracy.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.1
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pp.10-19
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2005
The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.5
s.335
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pp.47-54
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2005
This paper proposes and analyzes a Tag Anti-collision algorithm in RFID system. We mathematically compare the performance of the proposed algorithm with existing binary algorithms(binary search algorithm, slotted binary tree algorithm using time slot, and bit-by-bit binary tree algorithm proposed by Auto-ID center). We also validated analytic results using OPNET simulation. Based on analytic result, comparing the proposed Improved bit-by-bit binary tree algerian with bit-by-bit binary tree algorithm which is the best of existing algorithms, the performance of Improved bit-by-bit binary tree algorithm is about $304\%$ higher when the number of tags is 20, and $839\%$ higher when the number of tags is 200.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.10
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pp.591-597
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2003
In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.
Network reconfiguration is an operation task, and consists in the determination of the switching operations such to reach the minimum loss conditions of the distribution network. In this paper, an effective heuristic based switch scheme for loss minimization is given for the optimization of distribution loss reduction and a solution approach is presented. The solution algorithm for loss minimization has been developed based on the two stage solution methodology. The first stage of this solution algorithm sets up a decision tree which represent the various switching operations available, the second stage applies a proposed technique called cyclic best first search. Therefore, the solution algorithm of proposed method can determine on-off switch statuses for loss reduction, with a minimum computational effort.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.5
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pp.241-247
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2001
Network reconfiguration in distribution systems is realized by changing the status of sectionalizing switches, and is usually done for loss reduction of load balancing in the system. This paper presents an effective heuristic based switching scheme to solve the distribution feeder loss reduction problem. The proposed algorithm consists of two parts. One is to set up a decision tree to represent the various switching operations available. Another is to apply a proposed technique called cyclic best first search. the proposed algorithm identify the most effective the set of switch status configuration of distribution system for loss reduction. To demonstrate the validity of the proposed algorithm, numerical calculations are carried out the 32, 69 bus system models.
This paper presents an efficient huffman decoding method based on the multiple branch technique. In the proposed search method, the internal node which does not contain a leaf node are removed for decrease the searching time and the memory consumption. The proposed search method gives 44% of improved in searching time and 34% of decreased in memory requirement compared to the binary search method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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