유전자알고리즘의 조숙수렴현상(premature convergence phenomenon)은 유전자알고리즘의 성능을 크게 저하시키기 때문에 이 문제를 해결하는 것이 성능향상에 크게 영향을 준다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 조숙수렴현상을 완화하여 성능을 향상시키기 위한 선택적 돌연변이 방법을 제안한다. 선택적 돌연변이에서는 유전자알고리즘 개체의 등급에 따라서 염색체의 특정영역에 비트를 추가적으로 돌연변이 시킨다. 이렇게 함으로서 등급이 낮은 개체는 표현형 상에서 많은 변화가 일어나고 등급이 높은 개체는 작은 변화가 일어나게 된다. 결국 좋은 개체는 그 주변을 세부적으로 탐색하며 좋지 못한 개체는 새로운 영역을 탐색할 기회가 높아지게 되어 조숙수렴현상을 완화하면서 성능향상을 꾀할 수 있게 된다. 성능향상을 측정하기 위하여 4개의 대표적 함수 최적화 문제에 적용해서 제안한 방법의 성능을 측정하였다. 실험결과 기존의 유전자알고리즘보다 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위한 스케줄링 최적화 알고리즘을 타부탐색 알고리즘과 유전 알고리즘을 이용해 디자인하고, 시뮬레이션을 수행한 비교 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 위성 임무 스케줄링은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산양이 많고, 매 스케줄링 시 마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 하므로, 스케줄링 최적화 알고리즘과 같은 위성 운영 자동화, 자율화가 요구되는 분야이다. 다양하게 이용되고 있는 두 가지 스케줄링 기법을 위성 임무 스케줄링 최적화에 적용해 보았다.
In structural mechanics, traditional analyses methods usually employ matrix operations for obtaining displacement and internal forces of the structure under the external effects, such as distributed loads, earthquake or wind excitations, and temperature changing inter alia. These matrices are derived from the well-known principle of mechanics called minimum potential energy. According to this principle, a system can be in the equilibrium state only in case when the total potential energy of system is minimum. A close examination of the expression of the well-known equilibrium condition for linear problems, $P=K{\Delta}$, where P is the load vector, K is the stiffness matrix and ${\Delta}$ is the displacement vector, it is seen that, basically this principle searches the displacement set (or deformed shape) for a system that minimizes the total potential energy of it. Instead of using mathematical operations used in the conventional methods, with a different formulation, meta-heuristic algorithms can also be used for solving this minimization problem by defining total potential energy as objective function and displacements as design variables. Based on this idea the technique called Total Potential Optimization using Meta-heuristic Algorithms (TPO/MA) is proposed. The method has been successfully applied for linear and non-linear analyses of trusses and truss-like structures, and the results have shown that the approach is much more successful than conventional methods, especially for analyses of non-linear systems. In this study, the application of TPO/MA, with Harmony Search as the selected meta-heuristic algorithm, to cables net system is presented. The results have shown that the method is robust, powerful and accurate.
오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
본 연구에서 개발된 Self-Adaptive Vision Correction Algorithm (SAVCA)은 광학적 특성을 모방하여 개발된 Vision Correction Algorithm (VCA)의 총 6개의 매개변수 중 자가 적응형태로 구축된 Division Rate 1 (DR1) 및 Division Rate 2 (DR2)를 제외한 Modulation Transfer Function Rate (MR), Astigmatic Rate (AR), Astigmatic Factor (AF) 및 Compression Factor (CF) 등 4개의 매개변수를 변경하여 사용성을 증대시키기 위해 제시되었다. 개발된 SAVCA의 검증을 위해 기존 VCA를 적용하였던 2개 변수를 갖는 수학 문제 (Six hump camel back 및 Easton and fenton) 및 30개 변수를 갖는 수학 문제 (Schwefel 및 Hyper sphere)에 적용한 결과 SAVCA는 비교한 다른 알고리즘 (Harmony Search, Water Cycle Algorithm, VCA, Genetic Algorithms with Floating-point representation, Shuffled Complex Evolution algorithm 및 Modified Shuffled Complex Evolution)에 비해 우수한 성능을 보여주었다. 마지막으로 공학 문제인 Speed reducer design에서도 SAVCA는 가장 좋은 결과를 보여주었다. 복잡한 매개변수 조절과정을 거치지 않은 SAVCA는 여러 분야에서 적용이 가능할 것이다.
기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측 화질 향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다중 문턱치 필터를 이용하여 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 여러 문턱치 필터에 적용하여 각 후보들을 영역별로 분류 또는 제거하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 부동 회수를 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 고속으로 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 움직임 벡터를 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.
With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.
Meta-heuristic algorithms have been developed to efficiently solve difficult problems and obtain a global optimal solution. A common feature mimics phenomenon occurring in nature and reliably improves the solution through repetition. And at the same time, the probability is used to deviate from the regional optimal solution and approach the global optimal solution. This study compares the algorithm created based on the above common points with existed SA and HS to show advantages in time and accuracy of results. Existing algorithms have problems of low accuracy, high memory, long runtime, and ignorance. In a two-variable polynomial, the existing algorithms show that the memory increases and the accuracy decrease. In order to improve the accuracy, the new algorithm increases the number of initial inputs and increases the efficiency of the search by introducing a direction using vectors. And, in order to solve the optimization problem, the results of the last experiment were learned to show the learning effect in the next experiment. The new algorithm found a solution in a short time under the experimental conditions of long iteration counts using a two-variable polynomial and showed high accuracy. And, it shows that the learning effect is effective in repeated experiments.
To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권3호
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pp.341-347
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2011
The redundancy allocation problem (RAP) is a famous NP.complete problem that has beenstudied in the system reliability area of ships and airplanes. Recently meta-heuristic techniques have been applied in this topic, for example, genetic algorithms, simulated annealing and tabu search. In particular, tabu search (TS) has emerged as an efficient algorithmic approach for the series-parallel RAP. However, the quality of solutions found by TS depends on the initial solution. As a robust and efficient methodology for the series-parallel RAP, the hybrid metaheuristic (TSA) that is a interactive procedure between the TS and SA (simulated annealing) is developed in this paper. In the proposed algorithm, SA is used to find the diversified promising solutions so that TS can re-intensify search for the solutions obtained by the SA. We test the proposed TSA by the existing problems and compare it with the SA and TS algorithm. Computational results show that the TSA algorithm finds the global optimal solutions for all cases and outperforms the existing TS and SA in cases of 42 and 56 subsystems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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