This paper considers a parallel-machine scheduling problem with dedicated and common processing machines. Non-identical setup and processing times are assumed for each machine. A genetic algorithm is proposed to minimize the makespan objective measure. In this paper, a lowerbound and some heuristic algorithms are derived and tested through computational experiments.
유한요소해석(Finite Element Analysis)을 통한 풍력발전기 최적설계시, 해석 특성상 발생하는 막대한 소요시간의 개선이 필요하다. 본 논문에서는 연간 에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP)의 최대화를 목표로 GA(Genetic Algorithm)와 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 결합한 혼합 알고리즘을 이용하여 최적설계를 수행하였다. 또한, 혼합 알고리즘과 병렬분산 유전알고리즘을 이용한 최적설계의 해석 소요시간을 비교 및 검토하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1373-1376
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2000
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
본 논문에서는 확률적인 전역 최적해 탐색 방식인 유전알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 Tabu 탐색법을 이용하여 실시간으로 적용 가능한 배전계통 선로 재구성 및 커패시터 용량결정 방안을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘은 PC Cluster System으로 병렬처리하여 배전계통의 손실 최소화를 위한 선로 재구성 및 커패시터 용량 결정문제의 최적해 탐색에 소요되는 계산시간을 단축하고, 실시간 지원시스템의 성능 개선을 도모하고자 한다. PC Cluster System은 이용자의 편의를 위해서 MS Windows 환경에서 구축하였고, Visual C++ 환경에서 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 참고 문헌의 예제 계통에 적용한 후 종래의 방법과 비교함으로써 제안한 방법이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.
Lim, Seung Hyun;Lee, Chan Wook;Hong, Sung Jin;Yoo, Do Guen
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.294-302
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2020
In a genetic algorithm, computer simulations are performed based on the natural evolution process of life, such as selection, crossover, and mutation. The genetic algorithm searches the approximate optimal solution by the parallel arrangement of Schema, which has a short definition length, low order, and high adaptability. This study examined the possibility of improving the efficiency of the optimal solution by considering the characteristics of the building block hypothesis, which are one of the key operating principles of a genetic algorithm. This study evaluated the efficiency of the optimization results according to the gene sequence for the implementation in solving problems. The optimal design problem of the water pipe was selected, and the genetic arrangement order reflected the engineering specificity by dividing into the existing, the network topology-based, and the flowrate-based arrangement. The optimization results with a flowrate-based arrangement were, on average, approximately 2-3% better than the other batches. This means that to increase the efficiency of the actual engineering optimization problem, a methodology that utilizes clear prior knowledge (such as hydraulic properties) to prevent such excellent solution characteristics from disappearing is essential. The proposed method will be considered as a tool to improve the efficiency of large-scale water supply network optimization in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.749-754
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2005
본 연구에서는 한 개의 침투 조절 요소, 두 개의 직렬탱크 및 한 개의 병렬 탱크로 구성된 개선된 형태의 TANK 모형을 제시하였다. 침투는 강우의 형태로 유역에 공급되는 물의 분배를 결정하는 과정으로서, 이를 적절히 고려할 수 있는지의 여부가 강우-유출 모형의 유효성을 판단하는 기준이 된다고 해도 과언이 아니다. 따라서 본 연구에서는 구조가 비교적 단순하고 사용이 간편하여 기존에 널리 사용되어 오던 개념적 모형인 TANK 모형에 침투 조절 요소를 도입하여 보다 합리적으로 강우-침투-유출 과정을 모의하고 해석하고자 노력하였다. 이를 통해 단순히 시간의 함수가 아닌 토양 함수량의 함수로서 침투능의 변화를 고려할 수 있으며, 유역 유출의 각 성분(지표면 유출, 중간 유출, 지하수 유출)에 영향을 미치는 모형의 매개변수에 물리적 의미를 더욱 부여할 수 있다. 또한 침투 조절 요소의 매개변수 산정을 위해 선행 강우 지수(Antecedent Precipitation Index)를 이용하였으며, 이를 통해 토양 선행 함수 상태의 고려가 가능하다. 또한 본 연구에서는 모형의 매개변수 최적화를 위해 실수 코딩 유전 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 모형의 적용성과 유효성 검증을 위해 IHP 연구 유역인 평창강 방림 유역을 대상유역으로 하여 이 유역의 실측 호우 사상을 사용하였다. 결과적으로 계산된 수문곡선은 관측치에 비교적 잘 일치하며, 단일 호우와 복합 호우 사상 모두에 대해 비교적 양호한 결과를 나타내었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.1
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pp.1-8
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2016
The Korea Meteorological Administration has operated the Automatic Weather Stations, of the average 13 km horizontal resolution, to observe rainfall. However, an additional RADAR network also has been operated in all-weather conditions, because AWS network could not observed rainfall over the sea. In general, the rain rate is obtained by estimating the relationship between the radar reflectivity (Z) and the rainfall (R). But this empirical relationship needs to be optimized on the rainfall over the Korean peninsula. This study was carried out to optimize the Z-R relationship in the summer of 2014 using a parallel Micro Genetic Algorithm. The optimized Z-R relationship, $Z=120R^{1.56}$, using a micro genetic algorithm was different from the various Z-R relationships that have been previously used. However, the landscape of the fitness function found in this study looked like a flat plateau. So there was a limit to the fine estimation including the complex development and decay processes of precipitation between the ground and an altitude of 1.5km.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.959-968
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1999
several papers have reported that parallel heuristics or hybrid approaches combining several heuristics can get better results. However, the parallelization and hybridization of any search methods on the single CPU type computer need enormous computation time. that case, we need more elegant combination method. For this purpose, we propose Fast Model of Parallel Heuristics(FMPH). FMPH is based on the island model of parallel genetic algorithms and takes local search to the elite solution obtained form each island(sub group). In this paper we introduce how can we adapt FMPH to the job-shop scheduling problem notorious as the most difficult NP-hard problem and report the excellent results of several famous benchmark problems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.12
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pp.889-898
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2022
In this paper, parallel computing method on the three-dimensional electromagnetic field is proposed. The present electromagnetic scattering analysis is conducted based on the time-harmonic vector wave equation and the finite element method. The edge-based element and 2nd -order absorbing boundary condition are used. Parallelization of the elemental numerical integration and the matrix assemblage is accomplished by allocating the partitioned finite element subdomain for each processor. The graph partitioning library, METIS, is employed for the subdomain generation. The large sparse matrix computation is conducted by MUMPS, which is the parallel computing library based on the multi-frontal method. The accuracy of the present program is validated by the comparison against the Mie-series analytical solution and the results by ANSYS HFSS. In addition, the scalability is verified by measuring the speed-up in terms of the number of processors used. The present electromagnetic scattering analysis is performed for a perfect electric conductor sphere, isotropic/anisotropic dielectric sphere, and the missile configuration. The algorithm of the present program will be applied to the finite element and tearing method, aiming for the further extended parallel computing performance.
This paper presents the application of Parallel genetic algorithm and parallel tabu search to search an optimal solution of a unit commitment problem. The proposed method previously searches the solution globally using the parallel genetic algorithm, and then searches the solution locally using tabu search which has the good local search characteristic to reduce the computation time. This method combines the benefit of both method, and thus improves the performance. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system. Numerical results show the improvements of cost and computation time compared to previous obtained results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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