Lee, Yoon Cheol;Shim, Ji Yeon;Kim, Jeongmin;Ryu, Kwang Ryel
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권10호
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pp.57-63
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2018
The operating system for an isolated microgrid, which is completely disconnected from the central power system, aims at preventing blackouts and minimizing power generation costs of diesel generators through efficient operation of the energy storage system (ESS) that stores energy produced by renewable energy generators and diesel generators. In this paper, we predict the amount of renewable energy generation using the weather forecast and build an optimal diesel power generation plan using a genetic algorithm. In order to avoid inefficiency due to inaccurate prediction of renewable energy generation, our search algorithm imposes penalty on candidate diesel power generation plans that fail to maintain the SOC (state of charge) of ESS at an appropriate level. Simulation experiments show that our optimization method for maintaining an appropriate SOC balance can prevent the blackout better when compared with the previous method.
This paper considers the allocation and engagement scheduling problem of interceptor missiles, and the problem was formulated by using MIP (mixed integer programming) in the previous research. The objective of the model is the maximization of total intercept altitude instead of the more conventional objective such as the minimization of surviving target value. The concept of the time window was used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. The MIP formulation of the problem is very complex due to the complexity of the real problem itself. Hence, the finding of an efficient optimal solution procedure seems to be difficult. In this paper, an efficient genetic algorithm is developed by improving a general genetic algorithm. The improvement is achieved by carefully analyzing the structure of the formulation. Specifically, the new algorithm includes an enhanced repair process and a crossover operation which utilizes the idea of the PSO (particle swarm optimization). Then, the algorithm is throughly tested on 50 randomly generated engagement scenarios, and its performance is compared with that of a commercial package and a more general genetic algorithm, respectively. The results indicate that the new algorithm consistently performs better than a general genetic algorithm. Also, the new algorithm generates much better results than those by the commercial package on several test cases when the execution time of the commercial package is limited to 8,000 seconds, which is about two hours and 13 minutes. Moreover, it obtains a solution within 0.13~33.34 seconds depending on the size of scenarios.
함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
Udomsak Noppibool;Thanathip Suwanasopee;Mauricio A. Elzo;Skorn Koonawootrittriron
Animal Bioscience
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제36권12호
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pp.1785-1795
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2023
Objective: This study was to estimate heritabilities, additive genetic correlations, and phenotypic correlations between number of piglets born alive (NBA), litter birth weight (LTBW), number of piglets weaned (NPW) and litter weaning weight (LTWW) in different parities of Landrace (L), Yorkshire (Y), Landrace×Yorkshire (LY), and Yorkshire×Landrace (YL) sows in a commercial swine operation in Northern Thailand. Methods: Two models were utilized, a single trait repeatability model (RM) and a multiple trait animal model (MTM). The RM assumed reproductive records from different parities to be repeated values of the same trait, whereas the MTM assumed these records to be different traits. The two models accounted for the fixed effects of farrowing year-season, genetic group of the sow, heterosis, and age at first farrowing, and the random effects of sow, boar, and residual. Results: Heritability estimates from RM were 0.02±0.01 for NBA, 0.10±0.01 for LTBW, 0.04±0.01 for NPW, and 0.11±0.01 for LTWW. Heritability estimates from MTM fluctuated across parities, ranging from 0.04±0.01 in parity 2 to 0.09±0.02 in parity 4 for NBA, 0.07±0.02 in parity 2 to 0.16±0.02 in parity 3 for LTBW, 0.04±0.02 in parity 4 to 0.08±0.01 in parity 1 for NPW, and 0.16±0.02 in parity 1 to 0.20±0.02 in parity 2 for LTWW. Additive genetic correlation estimates from MTM were also variable, ranging from 0.29±0.24 between NBA in parity 1 and NBA in parity 2 to 0.99±0.05 between LTWW in parity 3 and LTWW in parity 4. Conclusion: The findings of this study highlight the advantage of using MTM for the genetic improvement of reproductive traits in swine and contribute to the development of sustainable swine breeding programs in Thailand.
현재 시민의 생명을 보호하기 위한 목적으로 민방위대피소의 설치와 관리가 정부 및 지자체 주도하에 이뤄지고 있다. 향후에는 지정된 전용 대피소를 포함하여 일반 대피시설의 확장을 통한 효율적인 민방위 대피소 운영의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 대피소의 선정 시 수용인원만을 고려한 양적인 운영이 아닌 거주민의 분포 및 대피소의 접근 위치를 고려하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 행정구역 데이터에 비해 세밀하게 거주민 분포를 파악할 수 있는 전수 집계구 데이터와 건물 데이터, 도로망 정보를 기반으로 유전자 알고리즘과 Huff 중력 모델을 활용하여 모든 거주민을 실질적으로 수용할 수 있는 민방위대피소를 선정하였다. 또한, 효율적인 데이터 관리와 빠른 처리를 위해 공간 데이터베이스를 활용하였으며, 본 연구 성과를 개량하면 시 단위의 광범위한 지역에 대해서도 일반 대피시설의 선정 및 개선 연구의 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
RFID 리더는 근접한 거리에 위치하고 있는 리더들과 같은 주파수 혹은 인접한 주파수 대역을 사용할 경우 서로 간섭을 일으킨다. 이는 리더간 충돌을 야기하여 태그의 정보를 올바로 인식하지 못하게 한다. 따라서 이런 리더간의 충돌을 방지하기 위해 RFID 국제 표준이 규정되고 논문들이 발표되고 있다. 리더간의 간섭은 간섭을 일으키는 리더간의 거리, 사용하는 주파수 대역과 밀접하게 관련되어 있다. 하지만 기존의 RFID 리더충돌 방지 알고리즘은 리더간 간섭에 큰 영향을 미치는 리더의 위치에 대한 고려 없이 리더 충돌시 주파수를 옮기거나 TDM(Time Division Multiplex)을 기반으로 충돌 확률에 따라 프레임의 크기를 변경하여 리더의 충돌을 줄인다. 본 논문에서는 좀 더 효과적으로 리더 충돌을 방지하기 위해 리더의 위치를 반영하는 2차원 유전자를 사용한 유전자 알고리즘을 제안한다. 2차원의 유전자를 사용하여 진화 연산을 수행함으로써 리더간 간섭에 영향을 미치는 리더의 위치 정보를 효과적으로 활용한다. 따라서 효과적으로 리더 충돌을 줄일 수 있도록 최소한의 간섭을 갖는 최적의 채널 할당을 찾을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘내의 교정(Repair)연산을 통해 모든 리더가 안정적으로 태그를 인식할 수 있도록 한다.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
본 연구에서는 Fuzzy Goal Programming을 이용하여 배전계통에서 분산형 전원의 설치 및 운영에 대한 새로운 방안을 제시하였다. 분산형전원의 설치 및 운영을 위하여 최적화 알고리즘의 탐색공간의 크기를 줄이면서 계통상황 변동에 적합하게 정식화하였다. 특히, 목적함수인 계통 유효전력손실과 제약조건인 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선전압에 대하여 각각의 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, 유전알고리즘을 사용하여 최적해를 탐색하였다.
This paper proposes determining a optimal number, size and allocation of DGs(Distributed Generations) needed to minimize operation cost of distribution system, obtains economic benefit in operation planning of DG and improves system reliability. System reliability is assessed whether DG install and reliability cost consider. DG optimal allocations are determined to minimize total cost with power buying cost, operation cost of DG, loss cost and outage cost using GA(Genetic Algorithm). And it was determined installed load-point and order.
SMISMO valve configuration is now starting to draw attention of the researchers of the construction equipment industry to increase the fuel efficiency of their equipment like excavators and wheel-loaders. An open-loop control strategy for grading operation of hydraulic excavator systems using SMISMO valve configuration is investigated in this paper. Tabor's algorithm for 1 d.o.f. SMISMO system under the assumption of quasi-static operation is revealed as not adequate for multi d.o.f. system with large moment of inertia even though the motion of the system is slow. New parameters are proposed in this paper. It modifies Tabor's open-loop control strategy for the grading operation of hydraulic excavators using SMISMO valve configuration. A simulation-based parameter tuning method is also proposed. It uses GA (Genetic Algorithm) to find the best parameter values. Simulation study for a practical hydraulic excavator shows the validity of the proposed open-loop control strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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