The weighting strategy has received a great attention and has been widely applied to multicriterion optimization. This gaper examines a global criterion method (GCM) with the weighting objectives strategy in fuzzy structural engineering problems. Fuzziness of those problems are in their design goals, constraints and variables. Most of the constraints are originated from analysis of engineering mechanics. The GCM is verified to be equivalent to fuzzy goal programming via a truss design. Continued and mixed discrete variable spaces are presented and examined using a fuzzy global criterion method (FGCM). In the design process a weighting parameter with fuzzy information is introduced into the design and decision making. We use a uniform machine-tool spindle as an illustrative example in continuous design space. Fuzzy multicriterion optimization in mixed design space is illustrated by the design of mechanical spring stacks. Results show that weighting strategy in FGCM can generate both the best compromise solution and a set of Pareto solutions in fuzzy environment. Weighting technique with fuzziness provides a more relaxed design domain, which increases the satisfying degree of a compromise solution or improves the final design.
The objective of this study is to estimate the occurrence probabilities of severe accident phenomena based on a fuzzy elicitation technique. Normally, it is difficult to determine these probabilities due to the lack of information on severe accident progression and the highly uncertain values currently in use. In this case, fuzzy set theory (FST) can be best exploited. First, questions were devised for expert elicitation on technical issues of severe accident phenomena. To deal with ambiguities and the imprecision of previously developed (reference) probabilities, fuzzy aggregation methods based on FST were employed to derive the occurrence probabilities of severe accidents via four phases: 1) choosing experts, 2) quantifying weighting factors for the experts, 3) aggregating the experts' opinions, and 4) defuzzifying the fuzzy numbers. In this way, this study obtained expert elicitation results in the form of updated occurrence probabilities of severe accident phenomena in the OPR-1000 plant, after which the differences between the reference probabilities and the newly acquired probabilities using fuzzy aggregation were compared, with the advantages of the fuzzy technique over other approaches explained. Lastly, the impact of applying the updated severe accident probabilities on containment integrity was quantitatively investigated in a Level 2 PSA model.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.81-86
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2016
Term weighting is a popular technique that effectively weighs the term features to improve accuracy in document classification. While several successful term weighting algorithms have been suggested, none of them appears to perform well consistently across different data domains. In this paper we propose several reasonable methods to combine different term weight vectors to yield a robust document classifier that performs consistently well on diverse datasets. Specifically we suggest two approaches: i) learning a single weight vector that lies in a convex hull of the base vectors while minimizing the class prediction loss, and ii) a mini-max classifier that aims for robustness of the individual weight vectors by minimizing the loss of the worst-performing strategy among the base vectors. We provide efficient solution methods for these optimization problems. The effectiveness and robustness of the proposed approaches are demonstrated on several benchmark document datasets, significantly outperforming the existing term weighting methods.
Active power filters (APF) can be employed for harmonic compensation in power systems. In this paper, a fuzzy based method is proposed for identification of probable APF nodes of a radial distribution system. The modified adaptive particle swarm optimization (MAPSO) technique is used for final selection of the APFs size. A combination of Fuzzy-MAPSO method is implemented to determine the optimal allocation and size of APFs. New fuzzy membership functions are formulated where the harmonic current membership is an exponential function of the nodal injecting harmonic current. Harmonic voltage membership has been formulated as a function of the node harmonic voltage. The product operator shows better performance than the AND operator because all harmonics are considered in computing membership function. For evaluating the proposed method, it has been applied to the 5-bus and 18-bus test systems, respectively, which the results appear satisfactorily. The proposed membership functions are new at the APF placement problem so that weighting factors can be changed proportional to objective function.
본 연구는 로버스트 우선순위 결정을 위한 퍼지 다기준 의사결정기법의 타당성을 수자원 계획수립 문제에 적용하여 제시하였다. 즉 일반적인 다기준 의사결정 기법인 가중합계법, 계층화분석과정, 수정계층화분석과정, TOPSIS 방법과 퍼지가중합계법, 퍼지계층화분석과정, 퍼지수정계층화분석과정, 퍼지 TOPSIS 방법을 사용하여 결과를 비교하였다. 이때 사용된 각 평가기준별 자료는 동일하게 표준화되었으며 각 가중치도 동일한 방법으로 결정되었다. 분석결과 다기준 의사결정방법에 따라 조금씩 다른 순위가 도출되었으나, 퍼지 다기준 의사결정기법을 사용할 경우 사업들의 순위 변동성이 퍼지를 사용하지 않을 때보다 크지 않아 보다 일관된 순위를 유도하였다. 따라서 사업의 우선순위를 결정하는 문제에서 자료와 가중치의 불확실성을 고려할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정기법을 활용해서 방법의 변화로 인한 순위의 변동성을 최소화해서 로버스트 순위를 결정하는 것이 보다 효과적이다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.352-357
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1998
Conventional marketing research generally focuses on a single layer's benefit. A notable example is the consumer layer providing managers with partial market information to evaluate relevant strategies. As generally known, marketing management encounters complex supply and demand behaviors, thereby necessitation that a successful marketing strategy adopt multi-layer considerations, such as the consumer layer, channel-retailer layer, and marketing planner layer. In light of above situation, this study applies fuzzy theory and the analytic hierarchy process(AHP) technique to analyze the performances of marketing strategies under multi-layer benefits, In addition, conventional marketing research has difficulty in efficiently allocating the limited budget so that each desired criterion can be significantly enhanced by a group of events. Therefore, a weighting structure among the goal, layers, criteria, and strategies(i.e. a group of events) is also developed herein to trace the influential process and assist marketing managers in efficiently allocating resources(i.e.budget).
본 논문은 유도전동기의 제어에 있어서 성능향상을 위하여 가중치를 도입한 새로운 적분제어기법을 제안하여 $H_{\infty}$ T-S 퍼지제어기와 함께 사용하였다. $H_{\infty}$ T-S퍼지제어기는 유도전동기의 비선형성과 강인성을 위하여 사용되었고 가중치를 도입한 적분제어기는 추적문제를 조정기문제로 바꾸어 줌과 동시에 제어성능을 향상시키기 위해서 사용되었다. $H_{\infty}$ T-S퍼지제어기는 국부선형모델을 기반으로 구해지는 국부선형제어기 들의 선형결합으로 구성되며 각각의 국부 선형제어이득들은 LMI(Linear Matrix Inequlity)를 이용하여 계산된다. 본 논문에서는 가중치에 따라 결정되는 다양한 LMI해의 선택을 가능하게 함으로써 제어성능을 향상시켰다.
본 연구에서는 초고층건물의 풍응답을 저감시키기 위하여 스마트 TMD(STMD)를 활용한 퍼지 하이브리드 제어기법을 제안하였다. 효과적인 제어알고리즘을 개발하기 위하여 STMD의 응답저감에 우수한 성능을 보이는 스카이훅(skyhook) 제어기와 구조물의 응답저감에 뛰어난 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서는 두 제어기를 적절히 조합하기 위하여 최적의 가중치를 실시간으로 결정하는 퍼지 하이브리드 제어기를 개발함으로써 일반적인 가중합방식의 하이브리드 제어기법의 성능을 개선하였다 제안된 제어기의 성능을 검토하기 위하여 풍하중을 받는 76층 사무소 건물을 예제구조물로 사용하였다. MR감쇠기를 이용하여 STMD를 구성하였고, STMD의 제어성능을 평가하기 위하여 TMD및 ATMD의 성능과 비교하였다. 수치해석을 통하여 STMD의 제어성능이 TMD에 비하여 월등히 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 퍼지 하이브리드 제어기법을 사용하면 스카이훅 및 그라운드훅 제어기를 효과적으로 조합하여 STMD와 건물의 응답을 동시에 줄일 수 있음을 확인하였다.
정비도는 정비를 쉽고 신속하게 할 수 있는 정도를 나타내는 시스템의 주요 설계 특성이다. 정비도를 고려한 시스템 설계는 무기시스템의 운용유지 비용을 줄여 주는 중요한 역할을 수행하지만, 시제품 제작 이후 정비도 평가를 통해 설계변경이 이루어지면 비용증가와 일정지연을 초래할 수 있다. 정량적 정비도 평가는 정비업무 수행 가능여부를 검증하고, 설계자가 시스템의 특성을 고려한 빠른 의사결정을 수행하여 정비성 향상을 위한 설계를 수행할 수 있도록 지원해야 한다. 기존 논문에서는 시스템설계 초기에 그래프 이론을 활용하여 정비도 지수를 산출하였으나 정비속성간 관계 값의 적절성 및 정비도 평가의 정확도에 한계가 있다. 퍼지 로직과 3D 모델링을 활용한 정비도 평가방법의 경우에는 시스템 전수명주기 동안에서의 정비도 평가를 수행하고 결과의 활용을 통해 설계통합 환경 하에서 설계개선을 신속하게 진행하고 효율적으로 정비도를 평가하고 관리하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 모델기반 시스템공학 도구와 MATLAB이 결합된 통합환경 하에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법과 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 시스템공학도구 상에서 SysML bdd 다이어그램을 통해 무기시스템의 물리적 설계구조를 모델링하고 정비속성과 정비속성간 쌍대비교 행렬을 생성하여 정비도를 모델링하였다. 그리고 SysML의 par 다이어그램을 생성하고 MATLAB과의 연동을 통해 AHP 기반의 정비속성별 가중치 연산 및 퍼지 로직을 활용하여 정비도를 산출하였다. 본 연구결과의 활용을 통해, 일관성 있고 진화적인 정비도 모델을 효율적으로 관리할 수 있고, 시스템의 정비도 설계 상태를 정량적으로 분석할 수 있으며 정비도가 낮은 품목을 조기에 식별하여 빠른 의사결정과 설계 개선을 달성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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