A System engineering is a management technique that simultaneously interates all essential acquisition activities through the use of multidisciplinary teams to optimize the design, manufacturing, business, and supportability processes. This work describes two case studies of the defence acquistion prigram applied SE. It is presented a general understanding of SE and perspective of SE applications for defense acquisition process.
In this paper, we proposed an block-based evolvable neural network(BENN). The BENN can optimize it's structure and weights simultaneously. It can be easily implemented by FPGA whose connection and internal functionality can be reconfigured. To solve the local minima problem that is caused gradient descent learning algorithm, genetic algorithms are applied for optimizing the proposed evolvable neural network model.
Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. and studied by others. In these studies, only single quality characteristic was considered. We propose how to simultaneously optimize multiple quality characteristics using desirability function when we used the combined-array approach to assign control and noise factors. An example is illustrated to the combined-array approach.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.2
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pp.255-261
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2005
Many designed experiments require the simultaneous optimization of multiple responses. In this paper, we propose how to simultaneously optimize multiple responses for robust design when data are collected from a combined array. The proposed method is based on the quadratic loss function. An example is illustrated to show the proposed method.
In the Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In these studies, only single response variable was considered. We propose how to simultaneously optimize multiple responses when there are correlations among responses, and when we use the combined-array approach to assign control and noise factors.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.2
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pp.103-117
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1996
In the Taguchi Parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined- array approach, was suggested by welch et. al. (1990) and studied by Vining and Myers(1990), Box and Jones (1992) and others. In these studies, only single response variable was considered. We propose how to simultaneously optimize multiple responses when there are correlations among responses, and when we use the combined-array approach to assign control and noise factors.
Robust design in industry is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in products and processes. In the Taguchi type robust design, the product array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. In this paper, for the combined array approach to assign control and noise factors, we propose how to simultaneously optimize multiple quality characteristics. Two examples are illustrated to show the difference between the product-array approach and the combined-array approach.
Robust design is an approach to reduce the performance variation of mutiple responses in products and processes. In fact, in many experimental designs require the simultaneous optimization of multiple responses. In this paper, we propose how to simultaneously optimize multiple responses for robust design when data are collected from a combined array. The proposed method is based on the quadratic loss function. An example is illustrated to show the proposed method.
The management of liner shipping company is an extremely complex activities, especially if a company aims to simultaneously optimize the cost and service of the company's operations in a competitive environment. This paper investigates the control process of containers in a typical container liner shipping and proposes day by day operational model for empty container control in the maritime container transportation system. We proposed a linear programming model for empty container control in container liner shipping and the computational results show utilities of the model.
Girishkumar, G.;Ganesan, S.;Jayakumar, N.;Subramanian, S.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.113-130
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2022
Sophisticated automation-based electronics world, more electrical and electronic devices are being used by people from different regions across the universe. Different manufacturers and vendors develop and market a wide variety of power generation and utilization devices under different operating parameters and conditions. People use a variety of appliances which use electrical energy as power source. These appliances or gadgets utilize the generated energy in different ratios. Night time the utilization will be less when compared with day time utilization of power. In industrial areas especially mechanical industries or Heavy machinery usage regions power utilization will be a diverse at different time intervals and it vary dynamically. This always causes a fluctuation in the grid lines because of the random and intermittent use of these apparatus while the power generating apparatus is made to operate to provide a steady output. Hence it necessitates designing and developing a method to optimize the power generated and the power utilized. Lot of methodologies has been proposed in the recent years for effective optimization and economical load dispatch. One such technique based on intelligent and evolutionary based is Black Widow Optimization BWO. To enhance the optimization level BWO is hybridized. In this research BWO based optimize the load for multi area is proposed to optimize the cost function. A three type of system was compared for economic loads of 16, 40, and 120 units. In this research work, BWO is used to improve the convergence rate and is proven statistically best in comparison to other algorithms such as HSLSO, CGBABC, SFS, ISFS. Also, BWO algorithm best optimize the cost parameter so that dynamically the load and the cost can be controlled simultaneously and hence effectively the generated power is maximum utilized at different time intervals with different load capacity in different regions of utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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