Recently, Korean shipbuilding industry is keeping up the position of world wide No. 1 in world shipbuilding market share. It is caused by endless efforts to develope new technologies and methods and fast development of IT technologies in Korea, to raise up its productivities and efficiency in shipbuilding industry with many kinds of optimizing methods including genetic algorithm or artificial life algorithm... etc. In this paper, we have suggested the artificial life algorithm with relay search micro genetic algorithm. and we have improved a defect of simple genetic algorithm for its slow convergence speed and added a variety of solution candidates with applying relay search simple genetic algorithm. Finally, we have developed intelligent agent system for ship CAE modeling. We have tried to offer some conveniences a ship engineer for repeated ship CAE modeling by changing ship design repeatedly and to increase its accuracy of a ship model with it.
휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 블럭정합 알고리즘의 고속 처리를 위한 VLSI 어레이의 구조를 설계하였다. 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 데이터 의존관계로부터 일차원 시스톨릭 어레이를 유도했다. 제안된 일차원 시스톨릭 어레이에 입력된 데이터와 제어신호는 인접한 처리요소를 통해서 전달되어 재사용된다. 따라서 제안된 시스톨릭 어레이는 시간 및 공간적 지역성을 만족한다. 데이터와 제어신호의 입출력 핀은 일차원 어레이의 시작과 끝의 처리요소에만 존재한다. 이 구조는 입력포트의 수가 적으며, 모듈러 확장성을 갖는다. 기준블럭과 최대탐색거리가 확장된 경우에 제안된 어레이를 연결하여 움직임 추정기를 구성할 수 있다.
Ant Colony System(ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 이것은 greedy search뿐만 아니라 exploitation of positive feedback을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 전통적 전역갱신과 지역갱신 방법에 개미들이 방문한 각 간선에 대한 방문 횟수를 강화값으로 추가한 새로운 방법의 ACS를 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TCS 문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 ACS 방법을 비교 평가해, 최적해에 더 빨리 수렴함을 실험을 통해 알 수 있었다.
The shortest-path searching algorithm must not only find a global solution to the destination, but also solve a turn penalty problem (TPP) in an urban road transportation network (URTN). Although the Dijkstra algorithm (DA) as a representative node-based algorithm secures a global solution to the shortest path search (SPS) in the URTN by visiting all the possible paths to the destination, the DA does not solve the TPP and the slow execution speed problem (SEP) because it must search for the temporary minimum cost node. Potts and Oliver solved the TPP by modifying the visiting unit from a node to the link type of a tree-building algorithm like the DA. The Multi Tree Building Algorithm (MTBA), classified as a representative Link Based Algorithm (LBA), does not extricate the SEP because the MTBA must search many of the origin and destination links as well as the candidate links in order to find the SPS. In this paper, we propose a new Link-Based Single Tree Building Algorithm in order to reduce the SEP of the MTBA by applying the breaking rule to the LBA and also prove its usefulness by comparing the proposed with other algorithms such as the node-based DA and the link-based MTBA for the error rates and execution speeds.
Jia, Wei;Hua, Qingyi;Zhang, Minjun;Chen, Rui;Ji, Xiang;Wang, Bo
Journal of Information Processing Systems
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제15권4호
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pp.986-1016
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2019
Mobile user interface pattern (MUIP) is a kind of structured representation of interaction design knowledge. Several studies have suggested that MUIPs are a proven solution for recurring mobile interface design problems. To facilitate MUIP selection, an effective clustering method is required to discover hidden knowledge of pattern data set. In this paper, we employ the semi-supervised kernel fuzzy c-means clustering (SSKFCM) method to cluster MUIP data. In order to improve the performance of clustering, clustering parameters are optimized by utilizing the global optimization capability of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Since the PSO algorithm is easily trapped in local optima, a novel PSO algorithm is presented in this paper. It combines an improved intuitionistic fuzzy entropy measure and a new population search strategy to enhance the population search capability and accelerate the convergence speed. Experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed clustering method.
The typical hydraulic system of hoist is composed of a hydraulic supply unit, a directional control valve, two pilot operated check valves, two flow control valves. The capacity coefficients of flow control valves should be adjusted for the hoist to operate at moderate speed and minimize the hydraulic energy loss. However, it is difficult to adjust the four capacity coefficients of flow control valves by trial and error for optimal operation. The steady state model of the hoist hydraulic system is derived and the optimal capacity coefficients of flow control valves are obtained using the complex method that is one kind of constrained direct search method.
Designing fuzzy controller, there are difficulties that we have to determine fuzzy rules and shapes of membership functions which are usually obtained by the amount of trial-and-error or experiences from the experts. In this paper, to overcome these defects, genetic algorithms which is probabilistic search method based on genetics and evolution theory are used to determine fuzzy rules and fuzzy membership functions. We design a series compensation fuzzy controller, then determine basic structures, input-output variables, fuzzy inference methods and defuzzification methods for fuzzy controllers. We develop genetic algorithms which may search more accurate optimal solutions. For evaluating the fuzzy controller performances through experiments upon an actual system, we design the fuzzy controllers for the speed control of a DC series motor with nonlinear characteristics and show good output responses to reference inputs.
A side scan sonar system uses the towfish installed sonars, It is an equipment that search images of the bottom surface of the sea in real time. It is a typical equipment that is related to a sea investigation such as a geological survey, seabed communication cable and power line cable placing repair investigation, fish breeding ground investigation, sea purification, relic and mineral investigation, and mine and submarine search. It used to fined objects and investigate on the seabed surface. But, recently, it is used to sea purification and geological survey that require information of the correct surface of the seabed. So, it needs various filtering technique and image processing techniques development to acquire high resolution image. therefore, this research develops a side scan sonar using multi-beam sensors that supply various information with the fast scan speed and correct high resolution that is not a simple underwater investigation equipment.
In this paper, Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller and search method are developed for efficiency optimization of induction motors(IMs). The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of T-S fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is used to control of speed of IMs. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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