Ye, J.-H.;Ren, D.-R.;Xie, A.-F.;Wu, X.-P.;Xu, L.;Fu, P.-F.;Zhao, H.-A.;Yang, Qianyong
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.22
no.8
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pp.1102-1106
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2009
The Tibetan Mastiff is one of the most archaic, ferocious and the largest dogs in the world. The Kunming dog is the chief working-dog breed in China. In this study, ten microsatellite loci were used to assess the genetic diversity and evolutionary relationships in six dog breeds, including Tibetan Mastiff, Kunming dog, Belgian Malinois, Labrador Retriever, English Springer Spaniel, and German Shepherd. The highest genetic diversity was exhibited by the Tibetan Mastiff, indicating useful protection and little inbreeding in the modern Tibetan Mastiff. Higher genetic diversity was observed in European breeds, supporting the hypotheses that breeders outcross their pure breed dogs occasionally to avoid deleterious effects in Europe. Evolutionary relationships showed that English Springer Spaniel and Labrador Retriever were clustered together, then with the Tibetan Mastiff, consistent with previous cluster results. German Shepherd and Kunming dog were grouped together, coinciding with the breeding history of Kunming dog. It is the first time that Tibetan Mastiff and Kunming dog have been analyzed with microsatellites.
Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.11
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pp.106-115
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1999
Design parameters and goals play important roles in design. Design goals are the required functions of the design elements and explicitly expressed by design parameters. Design parameters also indicate the relations among design elements, by which constraint networks can be constructed and some useful information can be induced. In this study, the mechanical design process is assumed to be the assignment of design goals and their realization through the evolutionary refinement of the design parameters. Thus an integrated design system is proposed to support the process of assigning the design goals and refining the values of the design parameters. In the design system, a genetic engine that utilizes a genetic algorithm is installed to simulate an iterative design process, which leads to an evolutionary design. The genetic engine treats design parameters as genes and design goals as evaluation function. Re-design and design modification are facilitated by the design parameters. The re-design can be activated in the design system by using the information stored in the design parameters when design parameters or goals are changed.
This study approaches how newly emerged game companies has implemented strategies for product diversification according to market growth cycle(beginninggrowing-mature) by empirical case study through evolutionary theory and resource based theory approach. At the beginning, online game companies had grown with different strategies(technology based, service based) by initial condition(genre, technological level, user attribute). After market growth, for product diversification, these companies carried out path-dependent alliance strategy(complementary, competitive) depending on resource base(technology capacity, service capacity based). As online game market getting mature, these companies has adapted flexibly in responding to market growth cycle by integrated strategy(naturally selected to mobilize every possible resource capability). By analyzing the alliance strategies pattern of online game companies in newly emerged game industry according to market growth cycle through combination of resource based theory and evolutionary theory, these results suggest that new industrial, theoretical, policy model is required.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.28
no.2
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pp.49-60
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2000
The purpose of this study is to overview domestic and foreign trends in the study of the landscape evaluation through new framework of landscape evaluation studies. 108 studies on the landscape evaluation are summarized and categorized into theoretical studies, verification of theories, development of evaluation methods and applications in physical planning. Major theories in the landscape evaluation came from the psycho-physics, the evolutionary theory ann the cultural-learning theory, and were verified and applied into physical planning. Early experimental researches on landscape evaluation, based on psycho-physics, were focused on relatively simple responses to landscapes. But many studies have been gradually related to the evolutionary theory and the cultural learning theory, emphasizing biological and cultural effects on landscape evaluation. Especially, Appleton's Prospect-Refuge theory' and Kaplans' 'Information Processing model' have very strong influence in landscape evaluation. Relatively there have been many application researches in Korea, which tells there have been strong needs to solve pending practical problems caused by the rapid economic and social growth for several decades. Almost of applications in physical planning are focused on physical features of landscapes, but for more comprehensive landscape evaluation, many other factors such as cognitive and sociocultural variables should be integrated into the whole evaluation system. As a result of reviewing of landscape evaluation studies, I found the overall domestic and foreign trends and the necessity of more research on the applications in physical planning. Because this study mainly focused on academic researches, for more appropriate landscape evaluation and management there should be more practical researches including various approaches.
As more spectroscopic observations accumulate, it becomes evident that there are variations in light elements, such as C, N, O, and Na, between the sub-populations in most globular clusters (GC) in the Milky Way. We have constructed a new set of isochrones and horizontal branch evolutionary tracks with enhanced Nitrogen and depleted Oxygen to study their effects on the evolution of stars in GCs. From these results, we found that their effects on the evolution in color-magnitude diagram are significant in determining the age of GCs. In order to reflect these effects in the construction of population models for GCs, we have expanded the parameter space of Yonsei-Yale Isochrones and HB evolutionary tracks by introducing abundance enhancements of N for various global metal abundances and helium contents. In this paper, we will present our preliminary results from these calculations.
The purpose of this study was to develop a new element removal method for ESO (Evolutionary Structural Optimization), which is one of the topology optimization methods. ESO starts with the maximum allowable design space and the optimal topology emerges by a process of removal of lowly stressed elements. The element removal ratio of ESO is fixed throughout topology optimization at 1 or 2%. BESO (bidirectional ESO) starts with either the least number of elements connecting the loads to the supports, or an initial design domain that fits within the maximum allowable domain, and the optimal topology evolves by adding or subtracting elements. But the convergence rate of BESO is also very slow. In this paper, a new element removal method for ESO was developed for improvement of the convergence rate. Then it was applied to the same problems as those in papers published previously. From the results, it was verified that the convergence rate was significantly improved compared with ESO as well as BESO.
In evolutionary algorithm, there exist various models for the evolution of the population with respect to schemes and strategies for reproduction. In the application of the algorithm to a specific problem, one model suitable to the problem is to be properly chosen and a program expert or a software is needed to help implement and test a designed algorithm. In this study, the software for simple evolutionary algorithms(SEA) with one population is developed. The software is designed as an application framework type, so that it may be friendly, allow users to add some program, and operate under the environment of Windows. For this, hierarchical classes for components of SEA are first designed by means of an object-oriented approach and then a library for SEA is built by them. With the library, developed is an application framework that can generate a frame code for an application program. The software proposed here can be used as a generalized tool for solving problems in a wide range of domains.
In evolutionary algorithm, there exist various models for the evolution of the population with respect to schemes and strategies for reproduction. In the application of the algorithm to a specific problem, one model suitable to the problem is to be properly chosen and a program expert or a software is needed to help implement and test a designed algorithm. In this study, abject oriented modeling and the class library for simple evolutionary algorithms(SEA) with one population is developed. The library proposed here can be used as a generalized tool for solving problems in a wide range of domains.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.2
no.3
s.5
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pp.93-102
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2002
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithms. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithms. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the current design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected from the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithms were verified by applying the algorithm to optimum design examples
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[게시일 2004년 10월 1일]
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