Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) is a promising technique, which can provide high downlink capacity for the future wireless systems. The total capacity of OFDMA can be maximized by adaptively assigning subchannels to the user with the best gain for that subchannel, with power subsequently distributed by water-filling. In this paper, we propose the use of composite differential evolution (CoDE) algorithm to allocate the subchannels. The CoDE algorithm is population-based where a set of potential solutions evolves to approach a near-optimal solution for the problem under study. CoDE uses three trial vector generation strategies and three control parameter settings. It randomly combines them to generate trial vectors. In CoDE, three trial vectors are generated for each target vector unlike other differential evolution (DE) techniques where only a single trial vector is generated. Then the best one enters the next generation if it is better than its target vector. It is shown that the proposed method obtains higher sum capacities as compared to that obtained by previous works, with comparable computational complexity.
The high-rise building is a dramatic phenomenon and a powerful expression of architecture in the modern civilization. The architecture of these high-rise buildings has been developed with mutual contributions of architectural aesthetic form and advanced technologies. Architecturally the significant evolution of tall buildings from ancient towers is a "change of function" from some religious symbols to a commercial concept that has aesthetically become acceptable with the changing of modern society and culture driven by a technological evolution. Generally, this commercial function in the evolution of high-rise building is office where high-rise working style is simply a necessity to meet quantitative market demands since this style in major cities around world has been changed from low-rise to high-rise during the last several decades in influenced of the modern industrial society. To achieve optimum spaces with architectural aesthetics in the high-rise building, the design has become collaborative, requiring the input of architects, engineers, economists, and other consultants. Hence, architects must deeply understand the basic planning theories of high-rise buildings and try to find optimum planning between architectural aesthetics and other issues. For the approach, we can firstly start with measurement and analysis of the planning use situation for major planning issues of high-rise buildings in practice. Therefore, this study is to analysis Design Elements and to find commonly used planning strategies, tectonic, of high-rise building in practice. It will give a chance to confirm commonly used planning and then becomes the starting point of the planning development of high-rise buildings based on practical planning issues.
Optimum design of the big brackets is performed through iterated 3-D FE analyses to meet the permissible limits of stress, which consumes an excessive amount of calculation time. Therefore, this study has been prepared to determine rapidly and accurately an optimum size and scantling of the big brackets at the initial design stage. The generalized slope deflection method (GSDM) based on the span point concept is applied to enhance the efficiency of iterated structural analyses. The accuracy and applicability of the present method is verified by comparing with a detail 3-D FE analysis of web frame structures. As an optimization technique, evolution strategies (ES) are applied using discrete design variables for practical design.
Corrugated bulkheads for a bulk carrier are divided into watertight bulkheads and deep tank bulkheads. Design of the watertight bulkheads is principally determined by the permissible limit of Classification and IACS requirements. But, the verification of strength through finite element analysis is indispensable for design of the deep tank bulkheads. A stage for stress evaluation of corrugated part is required for optimum structural design of the deep tank bulkheads. Since the finite element analysis for real model requires excessive amount of calculation time, in this study one corrugated structure is replaced with beam element and is idealized as 2 dimensional frame structure connected to upper and lower stool Minimum weight design of the deep tank bulkheads is performed through generalized sloped deflection method(GSDM) as direct calculation method. The purpose of this study is the development of design system for the minimization of steel weight of deep tank bulkheads as well as watertight bulkheads. Discrete variables are used as design variables for the practical design. Evolution strategies(ES) is used as an optimization technique.
Despite the recent phenomenal growth in computer installations in business and increasing interests in Management Information Systems in Korea, there are basic questions remained: how are the computers utilized, what is the current state of MIS, and what are the strategies which will enhance the current state of MIS in Korea? The purpose of this paper is to answer these questions. To begin, the current state of MIS is investigated from the aspects of MIS budget, manpower, hardware, and various softwares based on the survey of 30 major industries. The results show that the overall MIS in Korea is still remained in the primitive stage despite its ultra modern computer hardwares. The obstacles that hinders the MIS evolution in Korea seems intractable for quite a long period of time. Some strategies are suggested which can partially remove two big obstacles-shortage in qualified manpower and lack of softwares that fit Korean industries.
The prevention of cancer is one of the most important public health and medical practices of the $21^{st}$ century. We have made much progress in this new emerging field, but so much remains to be accomplished before widespread use and practice become common place. Cancer chemoprevention encompasses the concepts of inhibition, reversal, and retardation of the cancer process. This process, called carcinogenesis, requires 20-40 years to reach the endpoint called invasive cancer. It typically follows multiple, diverse and complex pathways in a stochastic process of clonal evolution. These pathways appear amenable to inhibition, reversal or retardation at various points. We must therefore identify key pathways in the evolution of the cancer cell that can be exploited to prevent this carcinogenesis process. Basic research is identifying many genetic lesions and epigenetic processes associated with the progression of precancer to invasive disease. Many of these early precancerous lesions favor cell division over quiescence and protect cells against apoptosis when signals are present. Many oncogenes are active during early development and are reactivated in adulthood by aberrant gene promoting errors. Normal regulatory genes are mutated, making them insensitive to normal regulatory signals. Tumor suppressor genes are deleted or mutated rendering them inactive. Thus there is a wide range of defects in cellular machinery which can lead to evolution of the cancer phenotype. Mistakes may not have to appear in a certain order for cells to progress along the cancer pathway. To conquer this diverse disease, we must attack multiple key pathways at once for a predetermined period of time. Thus, agent combination prevention strategies are essential to decrease cancer morbidity. Furthermore, each cancer type may require custom combination of prevention strategies to be successful.
Nowadays, the distribution centres aim to reduce costs by reducing inventory and timely shipment. Cross docking is a logistics strategy in which products delivered to a distribution centre by inbound trucks are directly unloaded and transferred to outbound trucks with minimum warehouse storage. Moreover, on-time delivery in a distribution network becomes very crucial especially when several distribution centres and customers are involved. Therefore, an efficient truck scheduling is needed to synchronize the delivery throughout the network in order to satisfy all stake-holders. This paper presents a mathematical model of a mixed integer programming for door assignment and truck scheduling in a multiple inbound and outbound doors cross docking problem according to Just-In-Time concept. The objective is to find the schedule of transhipment operations to simultaneously minimize the total earliness and total tardiness of trucks. Then, a multi-objective differential evolution (MODE) is proposed with an encoding scheme and four decoding strategies, called ITSH, ITDD, OTSH and OTDD, to find a Pareto frontier for the multi-door cross docking problems. The performances of MODE are evaluated using 15 generated instances. The numerical experiments demonstrate that the proposed algorithm is capable of finding a set of diverse and high quality non-dominated solutions.
As the business model is receiving considerable attention these days, the ability to collect business model related information has become essential requirement for a company. The annual report is one of the most important external documents which contain crucial information about the company's business model. By investigating business descriptions and their future strategies within the annual report, we can easily analyze a company's business model. However, given the sheer volume of the data, which is usually over a hundred pages, it is not practical to depend only on manual extraction. The purpose of this study is to complement the manual extraction process by using text mining techniques. In this study, the text mining technique is applied in business model concept extraction and business model evolution analysis. By concept, we mean the overview of a company's business model within a specific year, and, by evolution, we mean temporal changes in the business model concept over time. The efficiency and effectiveness of our methodology is illustrated by a case example of three companies in the US video rental industry.
We propose a new approach called PESA (Prioritized replay Evolutionary and Swarm Algorithms) combining prioritized replay of reinforcement learning with hybrid evolutionary algorithms. PESA hybridizes different evolutionary and swarm algorithms such as particle swarm optimization, evolution strategies, simulated annealing, and differential evolution, with a modular approach to account for other algorithms. PESA hybridizes three algorithms by storing their solutions in a shared replay memory, then applying prioritized replay to redistribute data between the integral algorithms in frequent form based on their fitness and priority values, which significantly enhances sample diversity and algorithm exploration. Additionally, greedy replay is used implicitly to improve PESA exploitation close to the end of evolution. PESA features in balancing exploration and exploitation during search and the parallel computing result in an agnostic excellent performance over a wide range of experiments and problems presented in this work. PESA also shows very good scalability with number of processors in solving an expensive problem of optimizing nuclear fuel in nuclear power plants. PESA's competitive performance and modularity over all experiments allow it to join the family of evolutionary algorithms as a new hybrid algorithm; unleashing the power of parallel computing for expensive optimization.
One of the most important traits for both animal science and livestock production is the number of offspring for a species. This study was performed to identify differentially evolved genes and their distinct functions that influence the number of offspring at birth by comparative analysis of eight monotocous mammals and seven polytocous mammals in a number of scopes: specific amino acid substitution with site-wise adaptive evolution, gene expansion and specific orthologous group. The mutually exclusive amino acid substitution among the 16 mammalian species identified five candidate genes. These genes were both directly and indirectly related to ovulation. Furthermore, in monotocous mammals, the EPH gene family was found to have undergone expansion. Previously, the EPHA4 gene was found to positively affect litter size in pigs and supports the possibility of the EPH gene playing a role in determining the number of offspring per birth. The identified genes in this study offer a basis from which the differences between monotocous and polytocous species can be studied. Furthermore, these genes may harbor some clues to the underlying mechanism, which determines litter size and may prove useful for livestock breeding strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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