The reactor power control system is described in the fashion of the order increased LQR system. To obtain the optimal state feedback gain vectors, the weighting matrix of the performance function should be determined. Since the contentional method has some limitations, stochastic searching methods are investigated to optimize the LQR weighting matrix using the modified genetic algorithm combined with the simulated annealing, a new optimizing tool named the hybrid MGA-SA is developed to determine the weighting parameters of the LQR system. This optimizing tool provides a more systematic approach in designing the LQR system. Since it can be easily incorporated with any forms of the cost function, it also provides the great flexibility in the optimization problems.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
In the present paper some of the magnetic properties of the nanocrystalline Fe-based magnets produced by an appropriate annealing of their metallic glass precursors are reviewed. These properties are discussed on the grounds of their characteristics measured at the elevated temperatures. It is shown that the effective magnetostriction these magnets display, results from the competition among two contributions of the opposite sign originating from the individual magnetic phases, crystalline phase and the residual glassy matrix in which the nanocrystallites are embedded. It is also shown that at certain conditions the magnets considered expose superparamagnetic behavior and that their isothermal magnetization characteristics can successfully be used to calculate the distribution of the particle volumes. Application of the recently invented new genetic algorithm method, a powerful tool to calculate these distributions is, finally, presented.
This study proposed an improved particle swarm optimization (IPSO) method ensemble with kriging model for model updating. By introducing genetic algorithm (GA) and grouping strategy together with elite selection into standard particle optimization (PSO), the IPSO is obtained. Kriging metamodel serves for predicting the structural responses to avoid complex computation via finite element model. The combination of IPSO and kriging model shall provide more accurate searching results and obtain global optimal solution for model updating compared with the PSO, Simulate Annealing PSO (SimuAPSO), BreedPSO and PSOGA. A plane truss structure and ASCE Benchmark frame structure are adopted to verify the proposed approach. The results indicated that the hybrid of kriging model and IPSO could serve for model updating effectively and efficiently. The updating results further illustrated that IPSO can provide superior convergent solutions compared with PSO, SimuAPSO, BreedPSO and PSOGA.
Hyosang Kang;Hyunwoo Jung;Chaehwan Seol;Namho Hong;Hyunjin Lim;Seokhyun Um
한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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제31권1호
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pp.57-81
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2024
We introduce a new degree reduction method for homogeneous symmetric polynomials on binary variables that generalizes the conventional degree reduction methods on monomials introduced by Freedman and Ishikawa. We also design an degree reduction algorithm for general polynomials on binary variables, simulated on the graph coloring problem for random graphs, and compared the results with the conventional methods. The simulated results show that our new method produces reduced quadratic polynomials that contains less variables than the reduced quadratic polynomials produced by the conventional methods.
어플리케이션 특성에 따라 링크 대역폭 요구량이 다양하게 분포하는 이종 (heterogeneous) 아키텍처 기반 네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC) 설계에 있어 링크 지연 시간이 독립적으로 설정될 수 있는 비동기식 프로토콜을 적용할 경우 동기식 설계에 비해 성능 향상의 기회가 확대될 수 있다. 본 논문에서는 비동기식 NoC에서 각 링크의 대역폭 요구량과 도선 길이에 따른 지연 시간 모델을 제시하고 이를 최적화하는 simulated annealing (SA) 기법을 이용한 플로어플랜 기반 토폴로지 생성 알고리즘을 제안하였다. 생성된 토폴로지와 각 링크의 도선 길이를 기반으로 대응하는 도선 지연시간을 계산하고 로직 합성 단계를 거쳐 생성된 gate-level netlist와 표준지연시간 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 성능을 측정하였다. 링크 도선 길이를 고려하지 않은 일반적인 토폴로지 생성 알고리즘인 TopGen과 비교하여, 제안된 알고리즘이 다양한 어플리케이션 실험에서 평균 13.7% 지연 시간 단축 효과 및 처리량 측면 지표인 실행 시간에서 평균 11.8% 감소 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 상위 수준 합성에서 시간 제약과 하드웨어 제약을 동시에 고려하여 에너지 소모를 최소로 줄이는 다중 전압스케줄링 방법을 개발하였다. 기존의 다중 전압 스케줄링에서는 임계 경로에 있는 연산에 대해 높은 전압을 할당하고, 임계 경로에 있지 않은 연산에 대해서는 낮은 전압을 할당하는 방법을 주로 사용하였다. 우리는 다중 전압 리스트 스케줄링을 기반으로 simulated annealing기법을 적용하여 임계 경로상의 연산인지와 관계없이 자유롭게 여러 전압을 할당하여 최적화함으로서 저전력 스케줄링 결과를 얻을 수 있었다. 계산 시간 제한에 여유가 있을 때에는 전반적으로 낮은 전압을 사용하여 에너지 소모를 더욱 낮출 수 있다. 그리고 후처리 과정을 통해 추가의 에너지 감소를 얻을 수 있었다. 경우에 따라, 전압 level shifter 수를 줄일 필요가 있으므로 비용 함수에 가중치를 줄 수 있도록 하였다. 예를 들어, level shifter 에너지 소모에 6배의 가중치를 주면, 전압 level shifter 수는 약 24%, shifter 에너지 소모는 약 20% 정도 감소한다. 이를 이용하여 전체 에너지 소모와 level shifter 사용횟수의 tradeoff가 가능하다.
본 논문은 블록 단위의 비디오 코더 (Video coder)에서 최적 모드들을 적절하게 선택할 수 있는 방법을 설명한다. 비트율의 제어에 관한 문제는 버퍼가 차 있는 양에 따라 양자화 레벨이 변하는 방법이 여러 학자들로부터 연구되어 왔다. 제시된 방법은 각각의 매크로블록(macroblock)에 관한 최적 모드를 검색하지 않고 최적 결정 곡선을 검색한다는 점에서 이전의 것, 즉[4]와는 다르다. 제시된 방법은 비트율의 제어를 위하여 운동보상 또는 비 운동 보상 및 intra/inter 코딩에 관한 결정 방법까지 포함된다. 이러한 결정 방법은 주어진, 즉 고장된 결정 곡선을 이용하는 것 보다 주어진 프레임에서 설정된 비트율(bit-rate)에 따른 총체적인 왜곡을 최소화시키는 유동적인 결정 곡선을 이용하는 것이 더 바람직하다. 가열냉각 최적화기술 (annealing optimization technique)의 모의실험을 통해 곡선을 도출할 수 있다. 알고리즘은 H.261 비디오 코텍(video codec)범위에서 수행되고 모의실험 또한 그 범위에서 결과들을 보여주고 이들을 여타의 접근방법들과 비교한다.
본 논문에서는 담금질 알고리즘을 이용하여 블록 내 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 블록 내 재정돈이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 유효하면서 좋은 재정돈 계획을 수립하기 위해서는 적하 순서를 충분히 고려하는 동시에 재정돈에 소요되는 시간을 가능한 줄여야 한다. 본 제안 방안은 대상 컨테이너들의 목표 위치를 탐색할 대상으로 두어 해로 표현하고, 대상 컨테이너들의 초기 위치 , 목표 위치 및 적하 순서를 함께 고려하여 컨테이너 이동을 위한 부분 순서를 생성한다 생성한 부분 순서의 제약하에 트랜스퍼 크레인간의 간섭을 고려하여 구체적인 재정돈 계획을 수립하고 그 예상 작업 시간으로 해를 평가한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 유효하면서 효율적인 재정돈 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
Due to increasing awareness on the treatment of end-of-use/life products, disassembly has been a fast-growing research area of interest for many researchers over recent decades. This paper introduces a novel lot-sizing problem that has not been studied in the literature, which is the service-parts lot-sizing with disassembly option. The disassembly option implies that the demands of service parts can be fulfilled by newly manufactured parts, but also by disassembled parts. The disassembled parts are the ones recovered after the disassembly of end-of-use/life products. The objective of the considered problem is to maximize the total profit, i.e., the revenue of selling the service parts minus the total cost of the fixed setup, production, disassembly, inventory holding, and disposal over a planning horizon. This paper proves that the single-period version of the considered problem is NP-hard and suggests a heuristic by combining a simulated annealing algorithm and a linear-programming relaxation. Computational experiment results show that the heuristic generates near-optimal solutions within reasonable computation time, which implies that the heuristic is a viable optimization tool for the service parts inventory management. In addition, sensitivity analyses indicate that deciding an appropriate price of disassembled parts and an appropriate collection amount of EOLs are very important for sustainable service parts systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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