It is time-consuming and difficulty to solve the time-cost trade-off problems, as there are trade-offs between time and cost to complete the activities in construction projects and this problems do not have unique solutions. Typically, heuristic methods, mathematical models and GA models has been used to solve this problems. As heuristic methods and mathematical models are have weakness in solving the time-cost trade-off problems, GA based model has been studied widely in recent. This paper suggests the time-cost trade-off optimization algorithm using particle swarm optimization. The traditional particle swarm optimization model is modified to generate optimal tradeoffs among construction time and cost efficiently. An application example is analyzed to illustrate the use of the suggested algorithm and demonstrate its capabilities in generating optimal tradeoffs among construction time and cost. Future applications of the model are suggested in the conclusion.
Flexible assembly line (FAL) is a production system that assembles various parts in unidirectional flow line with many constraints and manufacturing flexibilities. In this research we deal with a FAL balancing problem with the objective of minimizing the maximum workload allocated to the stations. However, almost all the existing researches do not appropriately consider various constraints due to the problem complexity. Therefore, this thesis addresses a balancing problem of FAL with many constraints and manufacturing flexibilities, unlike the previous researches. To solve this problem we use a genetic algorithm (GA). To apply GA to FAL, we suggest a genetic representation suitable for FAL balancing and devise evaluation method for individual's fitness and genetic operators specific to the problem, including efficient repair method for preserving solution feasibility. The experimental results are reported.
본 논문은 DTW(Dynamic Time Warping)을 이용한 음성인식에서 표준패턴(reference patterns)으로 사용되는 벡터열을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 보다 적응된 패턴의 벡터열로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문의 필요성은 다음과 같다. 음성인식의 주요한 엔진들 중에 하나로 DTW가 사용된다[1]. DTW는 표준패턴과 시험패턴(test patterns)간의 최적 경로(optimal path)를 찾아내어 가장 유사한 패턴을 찾아내는 방법을 말한다. 그러나 음성은 같은 발음에 대해서도 사람의 발성 길이와 목의 상태 등에 따라 다양한 패턴으로 나타나며 동일 화자의 같은 어휘도 시간과 환경에 따라 변한다. 따라서 이러한 음성의 동적 특성에 적응하는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 문제에 대한 해결 방법으로 GA를 이용하여 보다 적합하고 적응적인 표준 패턴을 생성시켜 적응하는 방법을 개발하였다.
Container pick-up scheduling problem is to minimize the total container handling time, which consists of the traveling distance and the setup time of yard cranes in a container yard. Yard cranes have to pick-up the containers which are stacked in the yard-bays to satisfy the work schedule requirement of quay crane, which loads and unloads containers on or from container ships. This paper allows the movement of multiple yard cranes among storage blocks. A mixed integer programming model has been formulated and a genetic algorithm (GA) has been proposed to solve problems of large sizes. Computational results show that the proposed GA is an effective method.
In this paper, we suggest a hybrid genetic algorithm reinforced by a fuzzy logic controller (flc-HGA) to overcome weaknesses of conventional genetic algorithms: the problem of parameter fine-tuning, the lack of local search ability, and the convergence speed in searching process. In the proposed flc-HGA, a fuzzy logic controller is used to adaptively regulate the fine-tuning structure of genetic algorithm (GA) parameters and a local search technique is applied to find a better solution in GA loop. In numerical examples, we apply the proposed algorithm to a simple test problem and two complex combinatorial optimization problems. Experiment results show that the proposed algorithm outperforms conventional GAs and heuristics.
In this study, we propose a neuro-genetic controller combined with a linear controller in parallel to improve the tracking performance of the Line of Sight(LOS) stabilization system and reject the effect of disturbances. A Genetic Algorithm(GA) is used to optimize weights of the neuro-genetic controller since this algorithm can search a global minimum without derivatives or other auxiliary knowledge. The LOS system is very complex and has limited measurable output data. Under these specific circumstances GA solves many problems that other training methods have. Computer simulation results show that the, proposed controller makes better tracking response and rejection of disturbance than a linear controller.
Facility Layout Planning is concerned with how to arrange facilities necessary for production in a given space. Its objective is often to minimize the total sum of all material flows multiplied by the distance among facilities. FLP belongs to NP complete problem; i.e., the number of possible layout solutions increases with the increase of the number of facilities. Thus, meta heuristics such as Genetic Algorithm (GA) and Simulated Annealing have been investigated to solve the FLP problems. However, one of the biggest problems which lie in the existing meta heuristics including GA is hard to find an appropriate combinations of parameters which result in optimal solutions for the specific problem. The Ant System algorithm with elitist and ranking strategies is used to solve the FLP problem as an another good alternative. Experimental results show that the AS algorithm is able to produce the same level of solution quality with less sensitive parameters selection comparing to the ones obtained by applying other existing meta heuristic algorithms.
A 4D-PTV system was constructed. The measurement system consists of three high-speed high-definition cameras, Nd-Yag laser and a host computer. The GA-3D-PTV algorithm was used for completing the measurement system. A horizontal impinged jet flow was measured. The Reynolds number is about 40,000. Spatial temporal evolution of the jet flow was examined and physical properties such as spatial distributions of vorticity and turbulent kinetic energy were obtained with the constructed system.
The construction of rule-base for a nonlinear time-varying system, becomes much more complicated because of model uncertainty and parameter variations. Furthemore, FLC does not have an ability of adjusting rule- base in responding to some sudden changes of control environments. To cope with these problems, an auto-tuning method of the fuzzy rule-base is required. In this paper, the GA-based Fuzzy-Neural control system combining Fuzzy-Neural control theory with the genetic algorithm(GA), which is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed. The tuning of the proposed system is performed by two tuning processes(the course tuning process and the fine tuning/adaptive learning process). The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using a two degree of freedom robot manipulator.
A hybrid Genetic Algorithm is applied to military resource allocation problem. Since military uses many resources in order to maximize its ability, optimization technique has been widely used for analysing resource allocation problem. However, most of the military resource allocation problems are too complicate to solve through the traditional operations research solution tools. Recent innovation in computer technology from the academy makes it possible to apply heuristic approach such as Genetic Algorithm(GA), Simulated Annealing(SA) and Tabu Search(TS) to combinatorial problems which were not addressed by previous operations research tools. In this study, a hybrid Genetic Algorithm which reinforces GA by applying local search algorithm is introduced in order to address military optimization problem. The computational result of hybrid Genetic Algorithm on Missile Interceptor Allocation problem demonstrates its efficiency by comparing its result with that of a simple Genetic Algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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