Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.2
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pp.191-201
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2010
This paper presents a new global optimization algorithm based on the branch-and-bound principle using Bspline approximation techniques. It describes the algorithmic components and details on their implementation. The key components include the subdivision of a design space into mutually disjoint subspaces and the bound calculation of the subspaces, which are all established by a real-valued B-spline volume model. The proposed approach was demonstrated with various test problems to reveal computational performances such as the solution accuracy, number of function evaluations, running time, memory usage, and algorithm convergence. The results showed that the proposed algorithm is complete without using heuristics and has a good possibility for application in large-scale NP-hard optimization.
In a ship-building, a transporter is the moving equipment to transport ship blocks from a workshop to another in a shipyard. The efficient scheduling of transporters has an important role for the operation of a building ship to be completed on schedule. There are the previous studies on the transporter scheduling for moving blocks in a shipyard. These studies have no consideration for the transporter combination to increase the productivity of moving blocks. This paper presents an efficient transporter scheduling model considering transporter combination explicitly. The objective of this model is to minimize the operational cost and maintain the workload balance among transporters. we also present three heuristics algorithms based on tabu search for finding the solution of the model. The efficiency of the proposed heuristics are verified with several computational tests.
The dynamic cast operation allows flexibility in the design and use of data management facilities in object-oriented programs. Dynamic cast has an important role in the implementation of the Data Management Services (DMS) of the Mission Data System Project (MDS), the Jet Propulsion Laboratory's experimental work for providing a state-based and goal-oriented unified architecture for testing and development of mission software. DMS is responsible for the storage and transport of control and scientific data in a remote autonomous spacecraft. Like similar operators in other languages, the C++ dynamic cast operator does not provide the timing guarantees needed for hard real-time embedded systems. In a recent study, Gibbs and Stroustrup (G&S) devised a dynamic cast implementation strategy that guarantees fast constant-time performance. This paper presents the definition and application of a cosimulation framework to formally verify and evaluate the G&S fast dynamic casting scheme and its applicability in the Mission Data System DMS application. We describe the systematic process of model-based simulation and analysis that has led to performance improvement of the G&S algorithm's heuristics by about a factor of 2. In this work we introduce and apply a library for extracting semantic information from C++ source code that helps us deliver a practical and verifiable implementation of the fast dynamic casting algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.2
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pp.111-120
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2017
This paper proposes an improved standard genetic algorithm (GA) of making a near optimal schedule for integrated process planning and scheduling problem (IPPS) considering tool flexibility and tool related constraints. Process planning involves the selection of operations and the allocation of resources. Scheduling, meanwhile, determines the sequence order in which operations are executed on each machine. Due to the high degree of complexity, traditionally, a sequential approach has been preferred, which determines process planning firstly and then performs scheduling independently based on the results. The two sub-problems, however, are complicatedly interrelated to each other, so the IPPS tend to solve the two problems simultaneously. Although many studies for IPPS have been conducted in the past, tool flexibility and capacity constraints are rarely considered. Various meta-heuristics, especially GA, have been applied for IPPS, but the performance is yet satisfactory. To improve solution quality against computation time in GA, we adopted three methods. First, we used a random circular queue during generation of an initial population. It can provide sufficient diversity of individuals at the beginning of GA. Second, we adopted an inferior selection to choose the parents for the crossover and mutation operations. It helps to maintain exploitation capability throughout the evolution process. Third, we employed a modification of the hybrid scheduling algorithm to decode the chromosome of the individual into a schedule, which can generate an active and non-delay schedule. The experimental results show that our proposed algorithm is superior to the current best evolutionary algorithms at most benchmark problems.
Tactical path-finding in computer games is path-finding where a path is selected by considering not only basic elements such as the shortest distance or the minimum time spend but also tactical information of surroundings when deciding character's moving trajectory. One way to include tactical information in path-finding is to represent a heuristic function as a sum of tactical quality multiplied by a weighting factor which is.. determined based on the degree of its importance. The choice of weighting factors for tactics is very important because it controls search performance and the characteristic of paths found. In this paper. we propose a method for improving a heuristic function by adjusting weights based on the difference between paths on examples given by a level designer and paths found during the search process based on the CUITent weighting factors. The proposed method includes the search algorithm modified to detect search errors and learn heuristics and the perceptron-like weight updating formular. Through simulations it is demonstrated how different paths found by tactical path-finding are from those by traditional path-finding. We analyze the factors that affect the performance of learning and show the example applied to the real game environments.
The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is the problem that the vehicles stationed at central depot are to be optimally routed to supply customers with demands, satisfying vehicle capacity constraints. The CVRP is the NP-hard as it is a natural generalization of the Traveling Salesman Problem (TSP). In this article, we propose the heuristic algorithm, called the bisection seed detection method, to solve the CVRP. The algorithm is composed of 3-phases. In the first phase, we work out the initial cluster using the improved sweep algorithm. In the next phase, we choose a seed node in each initial cluster by using the bisection seed detection method, and we compose the rout with the nearest node from each seed. At this phase, we compute the regret value to decide the list of priorities for the node assignment. In the final phase, we improve the route result by using the tabu search and exchange algorithm. We compared our heuristic with different heuristics such as the Clark-Wright heuristic and the genetic algorithm. The result of proposed heuristic show that our algorithm can get the nearest optimal value within the shortest execution time comparatively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.95-102
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2015
This paper proposes a simple algorithm for circuit minimization. There are currently two effective heuristics for circuit minimization, namely manual Karnaugh maps and computable Quine-McCluskey algorithm. The latter, however, has a major defect: the runtime and memory required grow $3^n/n$ times for every increase in the number of variables n. The proposed algorithm, however, extracts the prime implicants (PI) that cover minterms of a given Boolean function by deriving an implicants table based on frequency. From a set of the extracted prime implicants, the algorithm then eliminates redundant PIs again based on frequency. The proposed algorithm is therefore capable of minimizing circuits polynomial time when faced with an increase in n. When applied to various 3-variable and 4-variable cases, it has proved to swiftly and accurately obtain the optimal solutions.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.15-19
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2001
A dedicated reverse engineering(RE) system for rapid manufacturing of human head in a 3D bust has been developed. The first step in the process is to capture the surface details of a human head and shoulder by three scanners based upon the digital moire fringe technique. Then the multiple scans captured from different angles are aligned and merged into a single polygonal mesh, and the aligned data set is refined by smoothing, subdividing or hole filling process. Finally, the refined data set is sent to a 4-axis computer numerically control(NC) machine to manufacture a replica. In this paper, we mainly describe on the algorithms and software for aligning multiple data sets. The method is based on the recently popular Iterative Closest Point(ICP) algorithm that aligns different polygonal meshes into one common coordinate system. The ICP algorithm finds the nearest positions on one scan to a collection of points on the other scan by minimizing the collective distance between different scans. We also integrate some heuristics into the ICP to enhance the aligning process. A typical example is presented to validate the system and further research work is also discussed.
This paper considers an integrated inventory-distribution system with a fleet of heterogeneous vehicles employed where a single warehouse distributes a single type of products to many spatially distributed retailers to satisfy their dynamic demands. The problem is to determine order planning at the warehouse, and also vehicle schedules and delivery quantities for the retailers with the objective of minimizing the sum of ordering cost at the warehouse, inventory holding cost at both the warehouse and retailers, and transportation cost. For the problem, we give a Mixed Integer Programming formulation and develop a Lagrangean heuristic procedure for computing lower and upper bounds on the optimal solution value. The Lagrangean dual problem of finding the best Lagrangrean lower bound is solved by subgradient optimization. Computational experiments on randomly generated test problems showed that the suggested algorithm gives relatively good solutions in a reasonable amount of computation time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.2
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pp.269-286
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2011
In this paper, we study a problem that is concerning how to construct a delay-constrained multicast tree on a wireless mesh network (WMN) such that the number of serviced clients is maximized. In order to support high-quality and concurrent interference-free transmission streams, multiple radios are implemented in each mesh node in the WMNs. Instead of only orthogonal channels used for the multicast in the previous works, both orthogonal and partially overlapping channels are considered in this study. As a result, the number of links successfully allocated channels can be expected to be much larger than that of the approaches in which only orthogonal channels are considered. The number of serviced subscribers is then increased dramatically. Hence, the goal of this study is to find interference-free and delay-constrained multicast trees that can lead to the maximal number of serviced subscribers. This problem is referred as the MRDCM problem. Two heuristics, load-based greedy algorithm and load-based MCM algorithm, are developed for constructing multicast trees. Furthermore, two load-based channel assignment procedures are provided to allocate interference-free channels to the multicast trees. A set of experiments is designed to do performance, delay and efficiency comparisons for the multicast trees generated by all the approximation algorithms proposed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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