This paper addresses to the flowshop scheduling problem with blocking constraints. The objective is to minimize the makespan criterion. We propose a hybrid combinatorial particle swarm optimization algorithm (HCPSO) as a resolution technique for solving this problem. At the initialization, different priority rules are exploited. Experimental study and statistical analysis were performed to select the most adapted one for this problem. Then, the swarm behavior is tested for solving a combinatorial optimization problem such as a sequencing problem under constraints. Finally, an iterated local search algorithm based on probabilistic perturbation is sequentially introduced to the particle swarm optimization algorithm for improving the quality of solution. The computational results show that our approach is able to improve several best known solutions of the literature. In fact, 76 solutions among 120 were improved. Moreover, HCPSO outperforms the compared methods in terms of quality of solutions in short time requirements. Also, the performance of the proposed approach is evaluated according to a real-world industrial problem.
Geometric manipulation of molecules is an essential elementary component in computational modeling programs for molecular structure, stability, dynamics, and design. The computational complexity of transformation of internal coordinates to Cartesian coordinates was discussed before.1 The use of rotation matrices was found to be slightly more efficient than that of quaternion although quaternion operators have been widely advertised for rotational operations, especially in molecular dynamics simulations of liquids where the orientation is a dynamical variable.2 The discussion on computational efficiency is extended here to a more general case in which bond angles and sidechain torsion angles are allowed to vary. The algorithm of Thompson3 is derived again in terms of quaternions as well as rotation matrices, and an algorithm with optimal efficiency is described. The algorithm based on rotation matrices is again found to be slightly more efficient than that based on quaternions.
Structural analysis of large-scale structures involving large amount of computational load and data storage requires high-performance computing resources. We have previously developed PC-level distributed structural analysis algorithms based on substructuring technique where each personal computer assigned to a slave node has been involved in the computations for single substructures. Recently, it has been proved by the authors that the performance of distributed structural analysis algorithm can be further enhanced by changing substructuring schemes. Therefore a new distributed structural analysis algorithm with one PC to multiple substructures scheme is presented in this paper. The algorithm is implemented on the network of multiple personal computers and applied to structural analysis of two dimensional frame structures.
The H.264/AVC standard developed by the joint Video Team (JVT) provides better coding efficiency than previous standards. The new emerging H.264/AVC employs variable block size motion estimation using multiple reference frame with 1/4-pel MV(Motion Vector) accuracy. These techniques are a important feature to accomplish higher coding efficiency. However, these techniques are increased overall computational complexity. To overcome this problem, this paper proposes advanced fast mode decision suited for variable block size by classifying inter mode based on Rate Distortion Optimization(RDO) technique. Proposed algorithm is going to use to implement H/W structure for fast mode decision. The experimental results shows that the proposed algorithm provides significant reduction computational complexity without any noticeable coding loss and additional computation. Entire computational complexity is decreased about 30%.
In High Efficiency Video Coding (HEVC), integer motion estimation (IME) requires a large amount of computational complexity because HEVC adopts the high flexible and hierarchical coding structures. In order to reduce the computational complexity of IME, this paper proposes the search range reduction algorithm, which takes advantage of motion vectors similarity between different layers. It needs only a few modification for HEVC reference software. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the processing time of IME by 28.1% on average, whereas its the $Bj{\emptyset}ntegaard$ delta bitrate (BD-BR) increase is 0.15% which is negligible.
In this study, a new methodology in predicting a system output has been investigated by applying a data mining technique and a hybrid type II fuzzy system in CNC turning operations. The purpose was to generate a supplemental control function under the dynamic machining environment, where unforeseeable changes may occur frequently. Two different types of membership functions were developed for the fuzzy logic systems and also by combining the two types, a hybrid system was generated. Genetic algorithm was used for fuzzy adaptation in the control system. Fuzzy rules are automatically modified in the process of genetic algorithm training. The computational results showed that the hybrid system with a genetic adaptation generated a far better accuracy. The hybrid fuzzy system with genetic algorithm training demonstrated more effective prediction capability and a strong potential for the implementation into existing control functions.
Swept volumes have been used in a wide variety of applications, and the literature contains much discussion of methods for computing the swept volumes in many situations. However, the commercially available CAD systems do not support the operations of generating the swept volumes enough to satisfy a variety of users' needs. In this paper, we present a new, simple and efficient algorithm for computing the swept volume of moving a polyhedron in 3-D region. The screw motion is used to describe the sweep motion of a polyhedron, because of its simplicity and computational advantages. The boundary of a swept volume is the result of combining the envelope surfaces and the partial boundaries at the initial and final position of a polyhedron. Some portions of these boundaries are inside the swept volume. We develop the algorithm to remove these interior portions. Then, to implement our algorithm, it is performed to integrate our program with the commercial CAD software, CATIA.
The haze removal algorithm using dark channel prior, which was proposed by He et al., is an efficient algorithm and presents impressive results. But its high memory and computational requirements limit its applications. In this paper, we propose a method to improve the memory usage and calculation speed. We notice that the matting process accounts for most calculation time, so we replace the matting process with a fast bilateral filtering scheme. Using the bilateral filter, we can reduce the memory usage, but its computational complexity is still high. To reduce the computational complexity as well, we adapt a hierarchical structure for the bilateral filtering. Experimental results show that the proposed algorithm can remove haze in a picture effectively, while requiring much less computations than the He et al.'s method.
이 논문에서는 초등학교 교과서에서의 가분성(divisibility) 개념을 중심으로, 개념적 사고의 과정을 그대로 Python 언어로 코딩하고 Computational Thinking (이하, CT) 중 하나인 자동화에 따른 계산의 효율성을 고찰하였다. 이로부터 얻을 수 있는 교육적 시사점은 다음과 같다. 수학적인 개념적 사고를 CT의 관점에서 생각해 보고, 또한 역으로 컴퓨터 과학에서 중시하고 있는 CT에서 수학적 개념을 추출해 볼 수 있는 쌍방향의 활동이 수학 중심의 코딩교육에서 필요하다.
This paper propose the inference mechanism for handling linear polynomial constraints called consistency checking algorithm based on the feasibility checking algorithm borrowed from linear pro-gramming. in contrast with other approaches proposed algorithm can efficiently and coherented by linear polynomial forms. The developed algorithm is successfully applied to the symbolic simulation that offers a convenient means to conduct multiple simultaneous exploration of model behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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