The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
본 연구는 복잡한 다수 무인기 시스템을 효율적으로 운용하기 위해 이산 사건 모델 기반의 다수 무인기 이종 임무 할당 기법을 제안한다. 이종 임무의 생성, 임무 할당, 무인기 출동, 임무 수행, 무인기 수리 및 정비에 이르는 무인기의 임무 시작에서 종료까지 일련의 과정을 이산 사건 모델링을 통해 수학적으로 정의하고, 이를 기반으로 주어진 임무 상황에서 필요한 최적 무인기 대수를 도출한다. 도출된 최적 무인기 대수를 적용하여 이산 사건 모델 기반의 반복 시뮬레이션을 통해 그 결과를 검증한다. 제안된 이종 임무 할당 기법으로 운용자는 제한된 무인기 자원을 효율적으로 활용하여 주어진 임무 상황에서 최적의 임무 계획을 수립할 수 있다.
A heuristic algorithm (SIMICOM) has been designed and tested for optimizing simulated stochastic systems whose performances are functions of several discrete decision variables. The approach adopted utilizes an integer complex method coupled with techniques of establishing confidence intervals for the system's responses. It can handle a general class of optimization problems that could be constrained or unconstrained. In constrained cases, the constraints could either be explicit analytical functions of decision variables or be expressed as other responses of the simulation model. In addition to obtain a reasonably accurate solution, the economic aspect of obtaining the solution has also been taken into consideration.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.
Fuel cell electric vehicles have some noise problems due to its air processing unit which is required to feed the ambient air into the fuel cell stack. Discrete-frequency noises are radiated from a centrifugal blower due to rotor-stator interaction. Their fundamental frequency is the blade passing frequency, which is determined by the number of rotor blades and their rotating speed. To reduce such noises, multi-chamber perforated muffler has been designed. In this paper, in order to improve the transmission loss of a perforated muffler, the relationship between the impedance model of a perforated hole and its noise reduction performance is studied, and the applicability of a short-length perforated muffler to air processing unit of fuel cell system is described using acoustic simulation results and experimental data. The acoustic velocity vector across the neck of a perforated hole is very important design factor to optimize the transmission of an intake muffler. The suggested short-length perforated muffler is effective on discrete-frequency noises while keeping the volume of intake muffler minimized.
본 연구는 도시 우수관망 설계 시 주어진 설계유랑을 효율적이고 경제적인 단면 구성과 관망에 따른 우수배제능력을 극대화시키기 위해 최적화된 설계를 통하여 경제적인 우수시스템을 설계할 수 있는 모형의 개발이 이루어져야 할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 최적화 기법으로 동적계획법(Dynamic Programming : DP)의 특수한 방법인 이산미분형 동적계획법(Discrete Differential Dynamic Programming : DDDP)를 이용해 최적화된 설계조건을 구할 수 있도록 하였다. 이산미분형 동적계획법의 기법은 설계유랑과 맨홀의 위치가 결정되면 그에 따른 최적 우수시스템이 될 수 있는 관의 용량, 경사, 수위, 수심, 위험도, 회수비용 등을 결정할 수 있는 방법으로 이는 공사비용에 따른 최소비용을 목적함수로 위험도 분석을 통하여 최적화된 조건을 찾는 방법으로 모형개발을 하였다.
This paper proposes an efficient time series prediction of the nonlinear dynamical discrete-time systems using multilayer neural networks of a hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is a hybrid backpropagation algorithm based on the steepest descent for high-speed optimization and the dynamic tunneling for global optimization. The proposed algorithm has been applied to the y00 samples of 700 sequences to predict the next 100 samples. The simulation results shows that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the prediction, in comparision with that using backpropagation algorithm based on the gradient descent for multilayer neural network.
A new video inpainting algorithm is proposed for removing unwanted objects or error of sources from video data. In the first step, the block bundle is defined by the motion information of the video data to keep the temporal consistency. Next, the block bundles are arranged in the 3-dimensional graph that is constructed by the spatial and temporal correlation. Finally, we pose the inpainting problem in the form of a discrete global optimization and minimize the objective function to find the best temporal bundles for the grid points. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithm yields visually pleasing video inpainting results even in a dynamic scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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