KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.7
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pp.1802-1814
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2012
In order to guide users to select the most optimal access network in heterogeneous wireless networks, a network selection algorithm is proposed which is designed based on multi-objective discrete particle swarm optimization (Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization, MODPSO). The proposed algorithm keeps fast convergence speed and strong adaptability features of the particle swarm optimization. In addition, it updates an elite set to achieve multi-objective decision-making. Meanwhile, a mutation operator is adopted to make the algorithm converge to the global optimal. Simulation results show that compared to the single-objective algorithm, the proposed algorithm can obtain the optimal combination performance and take into account both the network state and the user preferences.
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.
Flower industry is now growing due to the development of economy in many countries. Simultaneously, needs from consumers in flower market are varied widely. To satisfy the needs from consumers and deal with a variety of diseases from a lots of pathogens as well as climate change, new elite flower cultivars should be released in flower market. For this purpose, conventional and biotechnological techniques can be employed to make good cultivar. Therefore, this review describes the general overview of flower breeding techniques including cross-hybridization, mutation breeding and genetic transformation systems. Also, breeding systems for ornamentals derived from plant tissue culture such as embryo culture, in vitro fertilization, ovary/ovule culture and haploid production were reviewed. Furthermore, in this study recent development of the generation of new flower cultivars using marker-assisted breeding, plant transformation including particle bombardment and Agrobacterium tumefaciens as well as genome-editing technology were described. This review will be contributed to the development and releasement of new flower cultivars with horticulturally useful traits in the future.
Cymbidium is horticulturally important and has been one of the most commercially successful orchid plants as well as cut flowers around the world including Korea. Up to now, a huge number of elite Cymbidium cultivars have been released on the commercial market via cross-hybridization, mutation and polyploidization breeding techniques. To investigate on breeding system in Cymbidium, we inquired the brief history and techniques of breeding and the current status on Cymbidium breeding in Korea. Also, the general propagation process of elite Cymbidium lines via tissue culture should be presented. However, the slow process of conventional breeding and the lack of useful genes in Cymbidium species delays the introduction of new cultivars to the commercial market. To solve these limitations, efficient regeneration and genetic transformation systems should be established in the improvement of Cymbidium breeding program. During the last several decades, some progress has been made in tissue culture and genetic transformation in Cymbidium species. We review the recent status of tissue culture and genetic transformation systems in Cymbidium plants.
In the past decades, several algorithms based on evolutionary approaches have been proposed for solving job shop scheduling problems (JSP), which is well-known as one of the most difficult combinatorial optimization problems. Most of them have concentrated on finding optimal solutions of a single objective, i.e., makespan, or total weighted tardiness. However, real-world scheduling problems generally involve multiple objectives which must be considered simultaneously. This paper proposes an efficient particle swarm optimization based approach to find a Pareto front for multi-objective JSP. The objective is to simultaneously minimize makespan and total tardiness of jobs. The proposed algorithm employs an Elite group to store the updated non-dominated solutions found by the whole swarm and utilizes those solutions as the guidance for particle movement. A single swarm with a mixture of four groups of particles with different movement strategies is adopted to search for Pareto solutions. The performance of the proposed method is evaluated on a set of benchmark problems and compared with the results from the existing algorithms. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of providing a set of diverse and high-quality non-dominated solutions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2038-2057
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2017
Gaussian learning is a new technology in the computational intelligence area. However, this technology weakens the learning ability of a particle swarm and achieves a lack of diversity. Thus, this paper proposes a vector Gaussian learning strategy and presents an effective approach, named particle swarm optimization based on vector Gaussian learning. The experiments show that the algorithm is more close to the optimal solution and the better search efficiency after we use vector Gaussian learning strategy. The strategy adopts vector Gaussian learning to generate the Gaussian solution of a swarm's optimal location, increases the learning ability of the swarm's optimal location, and maintains the diversity of the swarm. The method divides the states into normal and premature states by analyzing the state threshold of the swarm. If the swarm is in the premature category, the algorithm adopts an inertia weight strategy that decreases linearly in addition to vector Gaussian learning; otherwise, it uses a fixed inertia weight strategy. Experiments are conducted on eight well-known benchmark functions to verify the performance of the new approach. The results demonstrate promising performance of the new method in terms of convergence velocity and precision, with an improved ability to escape from a local optimum.
In this paper, the effect of normal load on the failure mechanism of echelon joint has been studied using PFC2D. In the first step, calibration of PFC was undertaken with respect to the data obtained from experimental laboratory tests. Then, six different models consisting various echelon joint were prepared and tested under two low and high normal loads. Furthermore, validation of the simulated models were cross checked with the results of direct shear tests performed on non-persistent jointed physical models. The simulations demonstrated that failure patterns were mostly influenced by normal loading, while the shear strength was linked to failure mechanism. When ligament angle is less than $90^{\circ}$, the stable crack growth length is increased by increasing the normal loading. In this condition, fish eyes failure pattern occur in rock bridge. With higher ligament angles, the rock bridge was broken under high normal loading. Applying higher normal loading increases the number of fracture sets while dilation angle and mean orientations of fracture sets with respect to ligament direction will be decreased.
Shemirani, Alireza Bagher;Haeri, Hadi;Sarfarazi, Vahab;Akbarpour, Abbas;Babanouri, Nima
Structural Engineering and Mechanics
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v.66
no.3
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pp.379-386
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2018
The present study addresses the direct and indirect methods of determining the mode-I fracture toughness of concrete using experimental tests and particle flow code. The direct method used is compaction tensile test and the indirect methods are notched Brazilian disc test, semi-circular bend specimen test, and hollow center cracked disc. The experiments were carried out to determine which indirect method yields the fracture toughness closer to the one obtained by the direct method. In the numerical analysis, the PFC model was first calibrated with respect to the data obtained from the Brazilian laboratory test. The crack paths observed in the simulated tests were in reasonable accordance with experimental results. The discrete element simulations demonstrated that the macro fractures in the models are caused by microscopic tensile breakages on large numbers of bonded particles. The mode-I fracture toughness in the direct tensile test was smaller than the indirect testing results. The fracture toughness obtained from the SCB test was closer to the direct test results. Hence, the semi-circular bend test is recommended as a proper experiment for determination of mode-I fracture toughness of concrete in the absence of direct tests.
In the following paper, a socio-political heuristic search approach, named the imperialist competitive algorithm (ICA) has been used to improve the efficiency of the multi-layer perceptron artificial neural network (ANN) for predicting the compressive strength of concrete. 173 concrete samples have been investigated. For this purpose the values of slump flow, the weight of aggregate and cement, the maximum size of aggregate and the water-cement ratio have been used as the inputs. The compressive strength of concrete has been used as the output in the hybrid ICA-ANN model. Results have been compared with the multiple-linear regression model (MLR), the genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). The results indicate the superiority and high accuracy of the hybrid ICA-ANN model in predicting the compressive strength of concrete when compared to the other methods.
Objectives: This study aimed to evaluate the influence of inorganic composition and filler particle morphology on the mechanical properties of different self-adhesive resin cements (SARCs). Materials and Methods: Three SARCs including RelyX Unicem-2 (RUN), Maxcem Elite (MAX), and Calibra Universal (CAL) were tested. Rectangular bar-shaped specimens were prepared for flexural strength (FS) and flexural modulus (FM) and determined by a 3-point bending test. The Knoop microhardness (KHN) and top/bottom microhardness ratio (%KHN) were conducted on the top and bottom faces of disc-shaped samples. Sorption (Wsp) and solubility (Wsl) were evaluated after 24 hours of water immersion. Filler morphology was analyzed by scanning electron microscopy and X-ray energy dispersive spectroscopy (EDS). FS, FM, %KHN, Wsp, Wsl, and EDS results were submitted to 1-way analysis of variance and Tukey's post-hoc test, and KHN also to paired t-test (α = 0.05). Results: SARC-CAL presented the highest FS value, and SARC-RUN presented the highest FM. SARC-MAX and RUN showed the lowest Wsp and Wsl values. KHN values decreased from top to bottom and the SARCs did not differ statistically. Also, all resin cements presented carbon, aluminum, and silica in their composition. SARC-MAX and RUN showed irregular and splintered particles while CAL presented small and regular size particles. Conclusions: A higher mechanical strength can be achieved by a reduced spread in grit size and the filler morphology can influence the KHN, as well as photoinitiators in the composition. Wsp and Wsl can be correlated with ions diffusion of inorganic particles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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