KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.1
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pp.59-70
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1992
Quadratic programming problems(QP) have been widely used as a direction-finding subproblem in the engineering and structural design optimization. To develop an efficient solution algorithm for the QP subproblems, theoretical aspects and numerical behavior of mathematical programming methods that can be used as QP solver are studied and compared. For the solution of both primal and dual QP, Simplex, gradient projection(GRP), and augmented Lagrange multiplier algorithms are investigated and coded. From the numerical study, it is found that the primal GRP algorithm with potential constraint strategy and the dual Simplex algorithm are more attractive and effective than the others. They have theoretical robustness as well. Moreover, primal GRP algorithm is preferable in case the number of constraints is larger than the number of design variables. Favorable features of GRP and Simplex algorithm are merged into a combined algorithm, which is useful in the structural design optimization.
Kim, Byeong-Jun;An, Kwang-Ok;Lee, Cha-Ny;Koh, Yu-Ri;Jung, Hyun-Kyo
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.07d
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pp.2179-2180
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2006
뇌자도 신호원 추정에서, 심플렉스 알고리즘은 비교적 간단하고 도함수가 필요하지 않기 때문에 널리 사용된다. 그러나, 심플렉스 알고리즘은 초기 값에 매우 민감하다. 그래서, 본 논문에서는 효과적으로 초기 값을 선택하는 방법을 제안하였다. 해석영역을 여러 구획으로 나눈 후 각 구획의 중심점에서 목적 함수를 계산하여 가장 좋은 간을 갖는 점을 초기 값으로 정하였다. 선택된 초기 값으로 신호원을 추정하였으며 구획의 수가 증가함에 따른 정확도 향상과 계산 시간을 평가하였다.
In order to extract more accurate skin parameters, this study was focused on the improvement of the efficiency of a previous inverse fitting algorithm based on genetic algorithms. The algorithm provides the best fitting result of the diffusion approximation model to a VRS (visual reflectance spectroscopy) curve of skin. Simplex and wavelength selection methods were applied to the previous algorithm. Nine skin parameters were inversely extracted from the modeling studies. The revised inverse fitting algorithm was determined to produce an 83% reduction of computation time and a 0.64% reduction of sum of square error, compared to the previous algorithm. In conclusion, we confirmed that the new algorithm provides faster and more accurate solutions for the diffusion approximation model.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.12
no.6
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pp.13-23
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2008
In this study, a finite element (FE) model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to improve the grillage FE model for plate girder bridges. HGA consists of a genetic algorithm (GA) and direct search method (DS) based on a modification of Nelder & Mead's simplex optimization method (NMS). Fitness functions based on natural frequencies, mode shapes, and static deflections making use of the measurements and analytical results are also presented to apply in the proposed method. In addition, a multi-objective function has been formulated as a linear combination of fitness functions in order to simultaneously improve both stiffness and mass. The applicability of the proposed method to girder bridge structures has been verified through a numerical example on a two-span continuous grillage FE model, as well as through an experimental test on a simply supported plate girder skew bridge. In addition, the effect of measuring error is considered as random noise, and its effect is investigated by numerical simulation. Through numerical and experimental verification, it has been proven that the proposed method is feasible and effective for FE model updating on plate girder bridges.
신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.
Seo Heekyung;Ryu Yangseon;Choi Joonsoo;Hahn Kwang-Soo;Kim Seongcheol
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.3
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pp.133-147
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2005
Various types of ray-tracing methods are used to predict the quantity measures of radiation illumination, the uniformity of illumination, radiation performance of LCD BLU(Hack-Light Unit). The uniformity of radiation illumination is one of the most important design factor of BLU and is usually controlled by the diffusive-ink pattern printed on the bottom of light-guide panel of BLU. Therefore it is desirable to produce an improved (ideally, the optimal) ink pattern to achieve the best uniformity of radiation illumination. In this paper, we applied the Welder-Mead simplex-search method among various direct search method to compute the optimal ink pattern. Direct search methods are widely used to optimize the functions which are often highly nonlinear, unpredictably discontinuous, and nondifferentiable, The ink-pattern controlling the uniformity of radiation illumination is one type of these functions. In this paper, we found that simplex search methods are well suited to computing the optimal diffusive-ink pattern. In extensive numerical testing, we have found the simplex search method to be reasonably efficient and reliable at computing the optimal diffusive-ink pattern. The result also suggests that optimization can improve the functionality of simulation tools which are used to design LCD BLU.
In this paper, we propose an efficient method for locating human lips. Based on Point Distribution Model and Principle Component Analysis, a lip shape model is built. Lip boundary model is represented based on the concatenated gray level distribution model. We calculate the distribution of shape parameters using Gaussian mixture. The problem to locate lip is simplified as the minimization problem of matching object function. The Down Hill Simplex Algorithm is used for the minimization with Gaussian Mixture for setting initial condition and refining estimate of lip shape parameter, which can refrain iteration from converging to local minima. The experiments have been performed for many images, and show very encouraging result.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.6
s.52
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pp.19-28
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2006
Most conventional model updating methods must use mathematical objective function with experimental modal matrices and analytical system matrices or must use information about the gradient or higher derivatives of modal properties with respect to each updating parameter. Therefore, most conventional methods are not appropriate for complex structural system such as bridge structures due to stability problem in inverse analysis with ill-conditions. Sometimes, moreover, the updated model may have no physical meaning. In this paper, a new FE model updating method based on a hybrid optimization technique using genetic algorithm (GA) and Holder-Mead simplex method (NMS) is proposed. The performance of hybrid optimization technique on the nonlinear problem is demonstrated by the Goldstein-Price function with three local minima and one global minimum. The influence of the objective function is evaluated by the case study of a simulated 10-dof spring-mass model. Through simulated case studies, finally, the objective function is proposed to update mass as well as stiffness at the same time. And so, the proposed hybrid optimization technique is proved to be an efficient method for FE model updating.
본 논문에서는 선로 전력조류제약을 고려한 경제급전(SCED : Security-Constrained economic dispatch)에 내점 선형계획법을 이용하여 최적해를 구하는 문제를 다룬다. 최적전력조류(Optimal Power Flow)식으로부터 선로의 유효전력만을 근사화하여 선로 전력조류 제약을 고려할 경제급전(SCED)의 식을 정식화한다. 선형계획법을 적용하여 최적해를 구하기 위해서 발전기출력과 유효전력, 부하, 손실과의 관계를 이용하여 경제급전의 식을 선형화 하는 알고리즘을 제시한다. 선형화 알고리즘은 목적함수로 계통 발전기의 총 연료비를 취하고 전력수급평형식으로 발전기출력증분에 대한 선로의 증분손실계수를 이용하며, 선로의 제약조건은 일반화발전 분배계수(GGDF : Generalized Generation Distribution Factor)를 이용하여 선형화한다. 최적화 기법으로서 내점법(Interior Point Method)을 적용하고자 하며 사례연구를 통하여 선형계획법 중 가장 많이 사용하는 심플렉스(Simplex)법과의 수렴특성을 비교하여 내점 법의 효용성을 확인하고자 한다.
In this paper, we propose a novel method for lip recognition. Lip model is built based on the concatenated gray level distribution model, and the recognition problem is simplified as the minimization problem of matching object function. The Down Hill Simplex Algorithm is used for the minimization with the proposed novel method for setting initial condition, which can refrain Iteration from converging to local minima. The proposed algorithm shows extracting lip shape from the test image where Active Shape Model fails.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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