A genetic algorithm to determine the optimal signal sequence and double cycle pattern is described. The signal sequence and double cycle pattern are used as the input for TRANSYT to find optimal signal timing at each junction in the area traffic networks, In the genetic process, the partially matched crossover and simple crossover operators are used for evolution of signal sequence and double cycle pattern respectively. A special conversion algorithm is devised to convert the signal sequence into the link-stage assignment for TRANSYT. Results from tests using data from an area traffic network in Leicester region R are given.
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
To address the problems of large system overhead and low timeliness when dealing with task scheduling in mobile edge cloud computing, a task scheduling and resource management strategy for edge cloud computing based on an improved genetic algorithm was proposed. First, a user task scheduling system model based on edge cloud computing was constructed using the Shannon theorem, including calculation, communication, and network models. In addition, a multi-objective optimization model, including delay and energy consumption, was constructed to minimize the sum of two weights. Finally, the selection, crossover, and mutation operations of the genetic algorithm were improved using the best reservation selection algorithm and normal distribution crossover operator. Furthermore, an improved legacy algorithm was selected to deal with the multi-objective problem and acquire the optimal solution, that is, the best computing task scheduling scheme. The experimental analysis of the proposed strategy based on the MATLAB simulation platform shows that its energy loss does not exceed 50 J, and the time delay is 23.2 ms, which are better than those of other comparison strategies.
In this paper, It was describe the processes of development of HiFi speaker system. Woofer and tweeter were fabricated by unskilled students and their 1.5 parameters were identified by known mass method. Based on T-S parameters port enclosure was designed and built by means of software. Acoustic radiation phenomena of port enclosure were simulated and compared to test result. Acoustic pressure difference between lower frequency and higher frequency was flattened by adopting optimal crossover network. Finally, built HiFi speaker system was showed good sound quality and sound pressure and electrical impedance was well agreed with test results each other.
Many algorithms to find a minimum cost design of water distribution network (WDN) have been developed during the last decades. Most of them have tried to optimize cost only while satisfying other constraining conditions. For this, a certain degree of simplification is required in their calculation process which inevitably limits the real application of the algorithms, especially, to large networks. In this paper, an optimum design method using the Genetic Algorithms (GA) is developed which is designed to increase the applicability, especially for the real world large WDN. The increased to applicability is due to the inherent characteristics of GA consisting of selection, reproduction, crossover and mutation. Just for illustration, the GA method is applied to find an optimal solution of the New York City water supply tunnel. For the calculation, the parameter of population size and generation number is fixed to 100 and the probability of crossover is 0.7, the probability of mutation is 0.01. The yielded optimal design is found to be superior to the least cost design obtained from the Linear Program method by $4.276 million.
The purpose of this paper is to develop a genetic algorithm to determine the optimal locations of base stations and relay stations in Wibro MMR Network. Various issues related to the genetic algorithm such as solution representation, selection method, crossover operator, mutation operator, and a heuristic method for improving the quality of solutions are presented. The computational results are presented for determining optimal parameters for the genetic algorithm, and show the convergence of the genetic algorithm.
본 논문에서는 중앙집중형 동적부하균등을 효율적으로 처리하기 위하여 네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용하였다. 기존의 유전자 알고리즘을 적용한 경우와는 달리 클라이언트들에서 최적작업 할당의 탐색을 분산처리하여 중앙 스케줄러의 성능을 향상시킬 수 있었다. 최적해의 수렴속도를 향상시키기 위해 선택연산은 룰렛휠 선택과 엘리트 보존전략을 함께 사용하였고, 염색체 인코딩은 슬라이딩윈도우기법을 이용하였으며 교차연산은 주기교차방법을 이용하였다. 부하균등기법의 유연성 변화에 따른 중앙 스케줄러의 성능을 모의실험한 결과 기존의 방법보다 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 사용하여 전력 배전의 최적화에 적용가능성을 보여준다. 배전의 최적화를 부하의 균등화(load balancing)의 관점에서 정의하고, 유전자 알고리즘의 동작을 보여주기 위해 세가지 문제를 제안하여 해결하였다. 문제를 해결하는 과정에서 교차 연산자 대신 두 가지의 돌연변이를 사용하여 전역 및 지역 탐색이 가능하였으며, 아크 패턴 리스트를 사용하여 효과적인 탐색을 꾀했다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 이동 호스트들에게 멀티미디어 서비스의 제공을 위한 멀티캐스트 전송 기법을 제안한다. 핸드오프 과정 중에 발생하는 패킷 손실 등을 해결하기 위해 본 논문에서는 오버랩 영역을 이용한 Pre-join 기법을 제안한다 그리고 실시간 멀티미디어 응용에서의 연속적인 서비스 지원을 위해 본 논문에서 제안된 Crossover 라우터에서의 버퍼링 기법은 Remote Subscription 기법에서 제안한 최적 경로 기법에 기반하여 영역들의 오버랩 된 특성을 이용한 호스트의 이동 방향 탐지 기법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해 NS-2를 이용하여 Mobile If의 Bi-directional tunneling 기 법 과 Remote Subscription 기 법, 그리 고 MoM 기법과 비교 실험하였다 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 이동 호스트에게 최적의 경로를 제공해 줄 뿐 아니라, 패킷 손실을 해결하기 위한 Pre-join 혹은 Crossover 라우터 버퍼링 기법을 사용함으로써 비교 실험한 다른 기법들에 비해 네트웍 부하와 패킷 손실, 대역폭 사용 측면에서 향상된 성능을 보였다.
Genetic Algorithm (GA) consists of selection, reproduction, crossover and mutation processes and many parameters including population size, generation number, the probability of crossover (Pc) and the probability of mutation (Pm). Determining values of the parameters is found critical in the whole optimization process and a sensitivity analysis with them seems mandatory. This paper tries to demonstrate such importance of sensitivity analysis of GA using an example water supply tunnel network of the New York City. For optimization of the network with GA, Pc and Pm vary from 0.5 to 0.9 by an increment of 0.1 and from 0.01 to 0.05 by an increment of 0.01, respectively, while fixing both the population size and the generation number to 100. This sensitivity analysis results in an optimum design of 22.3879 million dollars at the values of 0.8 and 0.01 for Pc and Pm, respectively. In addition, the probability of recombination (Pr) is introduced to check its applicability in the GA optimization of water distribution network. When Pr is 0.05 with the same values of Pc and Pm as above, the optimum design costs 20.9077 million dollars. This is lower than the cost of 22.3879 million dollars for the case of not using Pr by 6.6%. These results indicate that conducting a sensitivity analysis with parameter values and using Pr are useful in the optimization of WDN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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