We present two local-search based metaheuristics for the multi-source capacitated facility location problem. In such a problem, each customer's demand can be supplied by one or more facilities. The problem is NP-hard and the number of locations in the optimal solution is unknown. To keep the search process effective, the proposed methods adopt the following features: (1) a multi-exchange neighborhood structure, (2) a tabu list that keeps track of recently visited solutions, and (3) a multi-start to enhance the diversified search paths. The transportation simplex method is applied in an efficient manner to obtain the optimal solutions to neighbors of the current solution under the algorithm framework. Two in-and-out selection rules are also proposed in the algorithms with the purpose of finding promising solutions in a short computational time. Our computational results for some of the benchmark instances, as well as some instances generated using a method in the literature, have demonstrated the effectiveness of this approach.
Cracks in railway sleeper are an inevitable condition and has a significant influence on the safety of railway system. Although the technology of railway sleeper condition monitoring using machine learning (ML) models has been widely applied, the crack recognition accuracy is still in need of improvement. In this paper, a two-stage method using edge detection and convolutional neural network (CNN) is proposed to reduce the burden of computing for detecting cracks in railway sleepers with high accuracy. In the first stage, the edge detection is carried out by using the 3×3 neighborhood range algorithm to find out the possible crack areas, and a series of mathematical morphology operations are further used to eliminate the influence of noise targets to the edge detection results. In the second stage, a CNN model is employed to classify the results of edge detection. Through the analysis of abundant images of sleepers with cracks, it is proved that the cracks detected by the neighborhood range algorithm are superior to those detected by Sobel and Canny algorithms, which can be classified by proposed CNN model with high accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.2979-2995
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2017
In recent years, there has been an increasing number of studies focused on identifying a set of spreaders to maximize the influence of spreading in complex networks. Although the k-core decomposition can effectively identify the single most influential spreader, selecting a group of nodes that has the largest k-core value as the seeds cannot increase the performance of the influence maximization because the propagation sphere of this group of nodes is overlapped. To overcome this limitation, we propose a neighborhood coreness cover and discount heuristic algorithm named "NCCDH" to identify a set of influential and decentralized seeds. Using this method, a node in the high-order shell with the largest neighborhood coreness and an uncovered status will be selected as the seed in each turn. In addition, the neighbors within the same shell layer of this seed will be covered, and the neighborhood coreness of the neighbors outside the shell layer will be discounted in the subsequent round. The experimental results show that with increases in the spreading probability, the NCCDH outperforms other algorithms in terms of the affected scale and spreading speed under the Susceptible-Infected-Recovered (SIR) and Susceptible-Infected (SI) models. Furthermore, this approach has a superior running time.
There is a growing tendency within old towns to analyze spatial characteristics to initiate various sustainable development programs and systems to make high-quality small-medium local cities. Professional research institutions in Korea are looking for new guidance into making housing regeneration policies and for trying to merge different functions. But there is a lack of research on support indicators and legal systems for residents. The purpose of this study will analyze the support systems and indicators of France for declined residential blocks in urban. Because the government of France have developed the policy for declined housing blocks. And they are establishing support systems to improve the quality of the residential environment and the resettlement of existing residents. First, this research study the condition of declined housing blocks in Paris. Secondly, support systems and policies of PNRU and PNRQAD are investigated and analyzed. Finally, cases by PNRU and PNRQAD are analyzed to derive the strength of this system. As a result, the following implications are derived. 1) the strengthening of social support, 2) the establishment of specialized national institutions and indicators, 3) increasing citizen participation, 4) Sustainable research program for neighborhood regeneration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4774-4796
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2018
Wireless sensor networks are composed of a large number of inexpensive and tiny sensors used in different areas including military, industry, agriculture, space, and environment. Fault tolerance, which is considered a challenging task in these networks, is defined as the ability of the system to offer an appropriate level of functionality in the event of failures. The present study proposed an intelligent throughput descent and distributed energy-efficient mechanism in order to improve fault tolerance of the system against soft and permanent faults. This mechanism includes determining the intelligent neighborhood radius threshold, the intelligent neighborhood nodes number threshold, customizing the base paper algorithm for distributed systems, redefining the base paper scenarios for failure detection procedure to predict network behavior when running into soft and permanent faults, and some cases have been described for handling failure exception procedures. The experimental results from simulation indicate that the proposed mechanism was able to improve network throughput, fault detection accuracy, reliability, and network lifetime with respect to the base paper.
Static repositioning is a well-known and commonly used strategy to maximize customer satisfaction in public bike-sharing systems. Repositioning is performed by trucks at night when no customers are in the system. In models that represent the static repositioning problem, the decision variables are truck routes and the number of bikes to pick up and deliver at each rental station. To simplify the problem, the decision on the number of bikes to pick up and deliver is implicitly included in the truck routes. Two relocation-based local search algorithms (1-relocate and 2-relocate) with the best-accept strategy are incorporated into a variable neighborhood search (VNS) to obtain high-quality solutions for the problem. The performances of the VNS algorithm with the effect of local search algorithms and shaking strength are evaluated with data on Tashu public bike-sharing system operating in Daejeon, Korea. Experiments show that VNS based on the sequential execution of two local search algorithms generates good, reliable solutions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.132-139
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2008
This paper proposes a scatternet topology formation, self-healing, and self-routing path optimization algorithm based on Relative Neighborhood Graph. The performance of the algorithm using ns-2 and extensible Bluetooth simulator called blueware shows that even though RNG-FHR does not have superior performance, it is simpler and easier to implement in deploying the Ad-Hoc network in the distributed dynamic environments due to the exchange of fewer messages and the only dependency on local information. We realize that our proposed algorithm is more practicable in a reasonable size network than in a large scale.
Sliding mode control is investigated for a discrete-time system with uncertainties. The narrowest neighborhood of the sliding surface is shown in which the state can remain. The range is determined by the upper bound of the absolute value of the uncertainty and the equation of the sliding surface. A sliding mode control algorithm is proposed to keep the state there without requiring an enormous input. Under the presence of the system parameter variations, the origin is not always stable although the sliding surface represents the stable dynamics and the state is kept in this neighborhood. The condition for the origin to be stable is investigated. Furthermore, the problems occurring when a continuous-time sliding mode control being ...
건축물 차원의 지속가능성을 확보하고 환경부하를 줄여 에너지 사용과 탄소배출을 저감하기 위한 목적으로 세계 각국에서 녹색건축인증이 시행되고 있다. 우리나라는 2002년부터 건축물만을 대상으로 녹색건축인증인 G-SEED를 시행하고 있으나 외국의 경우 평가대상을 건축물에서 근린단위, 도시, 기반시설로 확대하고 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 외부 공간인 근린규모로 평가대상을 확대한 녹색건축인증제도의 구축방향 수립을 목적으로 설정하였다. 평가체계 수립을 위해 본 연구에서는 정의 및 목표, 평가체계 구분, 적용범위, 평가항목, 평가방식 및 등급, 관련제도와의 관계 등의 비교항목을 설정하고 대표적인 근린단위 녹색건축인증기준인 LEED-ND(미국), BREEAM Communities(영국), CASBEE-UD(일본)를 분석하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 국내 근린단위 녹색건축인증을 위한 평가범위, 대상, 평가항목 수립의 방향을 제시하였다.
Sliding mode control method is popularly used for robustness to distrurbance and variance of systems internal parameter. However, one of the serious problem of this method is Chattering which occurs in neighborhood of sliding manifold. Another problem is that we cannot expect robustness before system starts sliding mode. A new tuning method of sliding manifold which changes the parameter of sliding manifold dynamically using Wavelet Neural Network is proposed in this paper. We can expect the better performance in sliding mode control by the wavelet neural networks excellent property of approximating arbitrary function for multi-resolution analysis and decrease chattering drastically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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