Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권3호
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pp.395-402
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2009
This paper presents the newly developed Pareto-based multi-objective Bees Algorithm with weighted sum technique for solving a power system multi-objective nonlinear optimization problem. Specifically, the Pareto-based Bees Algorithm with memorized zone has been developed to alleviate both difficulties from classical techniques and intelligent techniques for multi-objective problems (MOP) and successfully applied to an Environmental/Economic (electric power) dispatch (EED) problem. This multi-objective Bees Algorithm has been examined and applied to the standard IEEE 30-bus six-generator test system. Simulation results have been compared to those obtained using other approaches. The comparison shows the potential and effectiveness of the proposed Bees Algorithm for solving the multi-objective EED problem.
Bagheri, Mohammad Reza;Mosayebi, Masoud;Mahdian, Asghar;Keshavarzi, Ahmad
Smart Structures and Systems
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제22권4호
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pp.469-479
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2018
The present research study utilizes a multi-objective optimization method for Pareto optimization of an eight-degree of freedom full vehicle vibration model, adopting a non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II). In this research, a full set of ride comfort as well as ride safety parameters are considered as objective functions. These objective functions are divided in to two groups (ride comfort group and ride safety group) where the ones in one group are in conflict with those in the other. Also, in this research, a special optimizing technique and combinational method consisting of weighted sum method and Pareto optimization are applied to transform Pareto double-objective optimization to Pareto full-objective optimization which can simultaneously minimize all objectives. Using this technique, the full set of ride parameters of three dimensional vehicle model are minimizing simultaneously. In derived Pareto front, unique trade-off design points can selected which are non-dominated solutions of optimizing the weighted sum comfort parameters versus weighted sum safety parameters. The comparison of the obtained results with those reported in the literature, demonstrates the distinction and comprehensiveness of the results arrived in the present study.
단백질 시퀀스처럼 가중치를 가지는 스트링에 대한 탐색 알고리즘을 개발한다. ${\sum}$를 알파벳이라 하고 모든 $a{\in}{\sum}$에 대해서 무게 ${\mu}(a)$가 주어진다고 하자. 스트링 $A=a_1a_2…a_n\; 에서 (단, 모든 ai{\in}{\sum})$, 서브스트링 $A(i.j)=a_ia_{i+1}…a_j$로 정의하면, 이것의 무게는 ${\in}(A(i.j))={\in}(a_i)+{\in}(a_i+1)+…+{\in}(a_j)$가 된다. 다루고자하는 문제는 스트링 A를 사전 처리하여 탐색 자료구조를 만드는데, 이 자료구조는 나중에 질문 무게 M이 주어진 경우, $M={\in}(A(i,j))$인 서브스트링 A(i,j)가 있는가 라는 질문에 응답하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 결과를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘의 경우 O(n) 만큼의 메모리를 사용하는 탐색 자료구조를 이용하여 $0(\frac{nlog\;logn}{log\; n})$ 시간에 질문응답을 하였으나, 본 논문의 알고리즘은 질문 응답시간은 그대로 유지하면서 메모리만 $0(\frac{n}{log\; n})$으로 줄인다.
In this paper, we present a distributed resource allocation algorithm for multi-cell uplink systems that increases the weighted sum of the average data rates over the entire network under the average transmit power constraint of each mobile station. For the distributed operation, we arrange each base station (BS) to allocate the resource such that its own utility gets maximized in a noncooperative way. We define the utility such that it incorporates both the weighted sum of the average rates in each cell and the induced interference to other cells, which helps to instigate implicit cooperation among the cells. Since the data rates of different cells are coupled through inter-cell interferences, the resource allocation taken by each BS evolves over iterations. We establish that the resource allocation converges to a unique fixed point under reasonable assumptions. We demonstrate through computer simulations that the proposed algorithm can improve the weighted sum of the average rates substantially without requiring any coordination among the base stations.
다중 사용자 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템에서 사용자의 합 전송률을 최대화시키는 SRM (sum-rate maximization) 스케쥴러를 적용하는 경우, 셀 경계에 위치하거나 채널 환경이 좋지 않은 사용자는 선택받지 못하게 되는 공평성 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 간의 공평성을 향상시키기 위해 각 사용자 별 평균 전송률의 가중치를 고려한 합 전송률을 최대화하는 WSRM (weighted sum-rate maximization) 스케쥴러를 사용한다. 이를 활용하여 6-섹터 협력전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력과 시스템의 WSR (weighted sum-rate)의 닫힌 형태 표현 수식을 유도하며, 유도한 수식을 기반으로 3-섹터 협력 전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력을 찾는 알고리듬을 제안한다. 닫힌 형태 표현으로 유도한 수식과 제안한 알고리듬를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분산 MIMO 시스템에서 SRM 스케쥴러와 WSRM 스케쥴러의 합 전송률 및 평균 전송률의 로그 합 성능을 비교한다. 또한 WSRM 스케쥴러 방식이 하위 사용자 성능을 향상시킴을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 검증한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.324-333
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2013
The purpose of this paper is to improve the efficiency of multi-objective topology optimization using a genetic algorithm (GA) with bar-system representation. We proposed a new GA using an elite initial population obtained from a Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) using a weighted sum method. SIMP with a weighted sum method is one of the most established methods using sensitivity analysis. Although the implementation of the SIMP method is straightforward and computationally effective, it may be difficult to find a complete Pareto-optimal set in a multi-objective optimization problem. In this study, to build a more convergent and diverse global Pareto-optimal set and reduce the GA computational cost, some individuals, with similar topology to the local optimum solution obtained from the SIMP using the weighted sum method, were introduced for the initial population of the GA. The proposed method was applied to a structural topology optimization example and the results of the proposed method were compared with those of the traditional method using standard random initialization for the initial population of the GA.
중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.
This paper is concerned with the flow shop scheduling problems considering different weighted penalty costs for earliness and lateness, and a common due date. The objective of the paper is to develop an efficient heuristic scheduling algorithm for minimizing total penalty costs and for determining the optimal common due date. The positional weight index and, the product sum method are used. A numerical example is given for illustrating the proposed algorithm.
In this paper, we propose a new tracking algorithm which uses weighted sum of color bin's centroids to find the main centroid of the target. The weights are determined by the proportion of colors of the target and by the colors of background. That is, A color which has high occupation in forming the target is highly weighted and a color which has low occupation is lowly weighted. Moreover, the proposed algorithm prevent track failure by lowering the weight of the colors which forms the background. Therefore, the proposed algorithm performs stable tracking inspite of occlusion and existence of confusing backgrounds.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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