Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권3호
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pp.342-347
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1998
An OptiNeural system is developed for optical pattern classification. It is a novel hybrid system which consists of an optical processor and a multilayer neural network. It takes advantages of two dimensional processing capability of an optical processor and nonlinear mapping capability of a neural network. The optical processor with a binary phase only filter is used as a preprocessor for feature extraction and the neural network is used as a decision system through mapping. OptiNeural system is trained for optical pattern classification by use of a simulated annealing algorithm. Its classification performance for grey tone texture patterns is excellent, while a conventional optical system shows poor classification performance.
In this research, we developed a new algorithm for hierarchical placement of integrated circuits. For efficient placement of a large circuit, the given circuit is recursively partitioned to form a hierarchy tree and then simulated-annealing-based placement method is applied at each level of the hierarchy to find a near optimum solution. During the placemtnt, global optimization is performed at high levels of the hierarchy and local optimization is performed at low levels. When compared with conventional placement methods, the new hierarchical placement method produced favorable results.
사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.
최근 VLSI 디자인의 비용과 복잡성은 디자인 과정에서 필수조건이다. 소자 모델링과 수치적 방법은 spice와 같은 회로 시뮬레이터를 사용하여 얻을 수 있으며 simulated annealing과 같은 기법의 기술적인 장점은 많은 부분에서 응용된다. 이러한 기법들은 다량의 메모리 제조와 소규모 연구의 프로젝트까지 거의 모든 칩 디자인에 사용된다. 따라서 본 논문에서는 VLSI 회로의 패턴 매칭에 관한 역트랙킹(backtracking) 깊이-우선 탐색을 할 수 있는 그래프 탐색 매칭 알고리즘을 제안하였다.
이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권2호
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pp.138-145
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2016
This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.
In this study, a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, all possible sets of desired channel states are constructed by considering the combinations of estimated channel output states. The set of desired states characterized by the maxima] value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. After this procedure, the Bayesian equalizer with the final desired states is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA):GASA), and a previously developed version of MFCM. In particular, a relative]y high accuracy and a fast search speed have been observed.
세기조절 방사선 치료는 각각의 치료계획 시스템의 도스 최적화 알고리즘과 선형 가속기의 조합에 따라 다양하게 최적의 성능을 발휘 할 수 있다. 연세 암센터는 효과적인 방사선치료를 위하여 2002년 2월에 세기조절 방사선 치료 시스템을 도입하여 운영 중에 있으며 도입된 시스템은 CORVUS (Nomos, 미국) 치료계획 시스템과 LANTIS, PRIMEVIEW, PRIMART (Siemens, 미국)의 선형가속기 시스템으로 구성되어 있다. 최적화된 치료를 위해서는 CORVUS 치료계획기와 PRIMART 선형가속기의 적절한 조합 조건을 찾아 적용하는 것이 중요한 일이다. 이 Step & Shoot 방식의 세기조절 방사선 치료기는 Finite Size Pencil Beams (FSPB) 도스모델과 simulated annealing method의 도스 최적화 알고리즘 및 IMFAST의 segmentation 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구는 segmentation 알고리듬에 관한 것으로 두개의 기본 beamlet 크기(1.0$\times$1.0 $\textrm{cm}^2$ 와 0.5$\times$1.0$\textrm{cm}^2$)와 4가지의 빔 세기 단계(5%, 10%, 20%, 33%)의 option을 4명의 상이한 환자 case에 대하여 적용하고 비교해 보았다. 상대적으로 작은 target 부피를 갖는 경우 TPS상의 segmentation의 설정에 민감하게 target 도스분포가 변하였으며 작은 beamlet일수록 intensity step을 작게 할수록 최적의 도스분포를 보여주었다.
By matching a well established fast throughflow code, with standard loss correlations, and an efficient optimization algorithm, a new design system has been developed, which optimizes inlet and exit flow-field parameters for each blade row of a multistage axial flow turbine. The compressible steady state inviscid throughflow code based on streamline curvature method is suitable for fast and accurate flow calculation and performance prediction of a multistage axial flow turbine. A general purpose hybrid constrained optimization package, iSIGHT has been used, which includes the following modules: genetic algorithm, simulated annealing, modified method of feasible directions. The design system has been demonstrated using an example of a 5-stage low pressure steam turbine for 800MW thermal power plant previously designed by HANJUNG. The comparison of computed performance of initial and optimized design shows significant improvement in the turbine efficiency.
Global optimization is a method for finding more reliable models in various fields, such as financial engineering, pattern recognition, process optimization. In this study, we compare and analyze the performance of the state-of-the-art global optimization techniques, which include Genetic Algorithm (DE,SCGA), Simulated Annealing (ASA, DSSA, SAHPS), Tabu & Direct Search (DTS, DIRECT), Deterministic (MCS, SNOBIT), and Trust-Region algorithm. The test functions for the experiments are Benchmark problems in Hedar & Fukushima (2004), which are evaluated with respect to efficiency and accuracy. Through the experiment, we analyse the computational complexity of the methods and finally discuss the pros and cons of them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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