The most difficult and time-intensive issue in the successful implementation of genetic algorithms is to find good parameter setting, one of the most popular subjects of current research in genetic algorithms. In this study, we present a new efficient experimental design method for parameter optimization in a genetic algorithm for general job shop scheduling problem using the Taguchi method. Four genetic parameters including the population size, the crossover rate, the mutation rate, and the stopping condition are treated as design factors. For the performance characteristic, makespan is adopted. The number of jobs, the number of operations required to be processed in each job, and the number of machines are considered as noise factors in generating various job shop environments. A robust design experiment with inner and outer orthogonal arrays is conducted by computer simulation, and the optimal parameter setting is presented which consists of a combination of the level of each design factor. The validity of the optimal parameter setting is investigated by comparing its SN ratios with those obtained by an experiment with full factorial designs.
Mealworm, a type of edible insect, is a superior food material suitable for industrial products. In this study, four different defatted mealworm powders were prepared to determine proper manufacturing conditions. Solvent extraction method reduced lipid contents of mealworms more than pressed mealworms, and lowered lipid contents caused bright colors and good physicochemical properties for powders. In comparison, differences among milling machines used for making powders were strongly related with average size of particles. Meanwhile, the predicted shelf-life of defatted mealworm powders judged by accelerated experiments was 1 year or longer. To enhance shelf-life of mealworm powders, addition of tocopherol to mealworm powders at a concentration of 0.2% could intensify oxidative stability and microbial inhibition.
The power demand is steadily increasing due to rapidly develop of industrial field. The ratio of prospected increment of power consumption is over 2.2 % per year from 2007 to 2020 year. The superconducting fault current limiters(SFCLs) should be suggested to be one of promising machines to protect power grid. Four basis tests such as resistivity, short-circuit tests, ac losses and recovery time were investigated according to various reached maximum temperature, operating temperature. This paper deals with investigation of the various commercial high temperature superconductor for applying resistive type SFCLs.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.34
no.8
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pp.301-307
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1985
The first four generations of computers are all based on a single basic design: the Von Neuman Processor, which is sequential and does one operation at a time. Efforts to develop concurrent or parallel computers have been carried on for many years. Data flow approach is significant in these efforts to make high speed parallel machines and expected a great deal of parallelism. In this paper we propose a preliminary data Flow Machine Model operating asynchronously on the base of Node Labelling. We introduce a concept of Node Labeling for this purpose which is relevant to the Data dependency and Parallelism. And we explain how the Node Tokens are fired in the proposed system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.471-474
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2001
Recently, due to demands of faster speed and extra features for the chip mounters, there has been ever-demanding needs for the basic technology. Until four or five years ago, chip mounters placing 0.3sec/chip were considered to be in the high speed category, but since then it has become a borderline for categorizing high speed machines capable of placing 0.1sec/chip. In this study, in order to analyze the vibration of head generated by the dynamic behavior of x-frame, FEM model is composed and modal analysis is performed to identify the dynamic characteristics of the structure. Those results are compared with the modal test in order to verify the model. In this paper, Several other factors, such as definition of dynamic accuracy, static accuracy and tolerance of the axis settling range, that might affect the dynamic behavior the head are discussed.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.305-312
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2014
This research deals with a problem that minimizes makespan in a non-identical parallel machine system with sequence and machine dependent setup times and machine dependent processing times. We first present a new mixed integer programming formulation for the problem, and using this formulation, one can easily find optimal solutions for small problems. However, since the problem is NP-hard and the size of a real problem is large, we propose four heuristic algorithms including genetic algorithm based heuristics to solve the practical big-size problems in a reasonable computational time. To assess the performance of the algorithms, we conduct a computational experiment, from which we found the heuristic algorithms show different performances as the problem characteristics are changed and the simple heuristics show better performances than genetic algorithm based heuristics for the case when the numbers of jobs and/or machines are large.
This paper aims to develope an algorithm to minimize the total production time, sum of group formation times and processing times, under the balanced workload among the machines by grouping parts with machine loading in FMS. The algorithm of this study is composed of four step procedures ; (1) Parts grouping by Group Technology(GT) (2) Minimizing total processing time in loading problem (3) Machine workload balancing, including above(2) (4) Group formation time, including above(3) For parts grouping, Rank Order Clustering(ROC) algorithm developed by King(1980) is used and this algorithm is programmed by using the MACRO functions of QUATTRO Pro, one of the spreadsheet packages. The structure for loading model is solved by using the Hyper-LINDO. As a case study, numerical examples are demonstrated to show the effectiveness of the proposed machine loading procedure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3169-3181
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2015
Nowadays, online word-of-mouth has become a powerful influencer to marketing and sales in business. Opinion mining and sentiment analysis is frequently adopted at market research and business analytics field for analyzing word-of-mouth content. However, there still remain several challengeable areas for 1) sentiment analysis aiming for Korean word-of-mouth content in film market, 2) availability of machine learning models only using linguistic features, 3) effect of the size of the feature set. This study took a sample of 10,000 movie reviews which had posted extremely negative/positive rating in a movie portal site, and conducted sentiment analysis with four machine learning algorithms: naïve Bayesian, decision tree, neural network, and support vector machines. We found neural network and support vector machine produced better accuracy than naïve Bayesian and decision tree on every size of the feature set. Besides, the performance of them was boosting with increasing of the feature set size.
This paper presents a general analytical method for predicting the magnetic fields of different Halbach magnet arrays with or without back iron mounted on slotless permanent magnet (PM) linear machines. By using Fourier decomposition, the magnetization components of four typical Halbach magnet arrays are determined. By applying special synthetic boundary conditions on the PM surfaces, the expressions of their magnetic field distributions are derived based on the magnetic scalar potential (MSP), which are simpler than those based on the magnetic vector potential (MVP). The correctness of the method is validated by finite element analysis. The harmonics of airgap flux density waveforms of these Halbach magnet arrays with or without back iron are also compared and optimized.
This paper is concerned with scheduling in Flexible Manufacturing Systems (FMS) using a Fuzzy Logic (FL) approach. Four fuzzy input variables: machine allocated processing time, machine priority, machine available time and transportation priority are defined. The job priority is the output fuzzy variable, showing the priority status of a job to be selected for the next operation on a machine. The model will first select the machines and then assign operations based on a multi-criteria scheduling scheme. System/machine utilization, minimizing mean flow time and balancing machine usage will be covered. Experimental and comparative tests indicate the superiority of this fuzzy based scheduling model over the existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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