최적 교정률을 보이는 모듈 순서를 찾는 것이 논문의 목적이다. 한국어 맞춤법 교정기의 성능을 분석하기 위하여 등산법을 실험에서 사용하였다. 주어진 오류어절 집합에 대하여 96.41%의 교정률을 나타낸 모듈순서열을 찾았다. 교정률이 상당히 높기때문에, 등산법이 맞춤법 교정기에 대하여 실용적인 방법임을 보였다.
지금까지 maximal covering문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 적용되어 왔다. 타부 탐색 역시 그 중의 하나이다. 그러나 기존 연구에서는 타부 탐색을 비롯한 언덕오르기 탐색이나 시뮬레이티드 어닐링과 같은 이웃해 탐색 기법들에 대한 종합적인 분석과 성능 향상을 위한 노력이 부족하였다. 본 논문에서는 다양한 실험과 분석을 통해 이웃해 탐색 기법들의 성능을 향상시키기 위한 방안을 소개한다. 기본적으로 모든 이웃해 탐색 기법들은 k-exchange 이웃해 생성 방법을 사용하고 있으며 다양한 파라미터 설정에 따라 각 기법의 성능이 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 실험 결과 단순 언덕오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링이 다른 기법들에 비해 훨씬 우수한 탐색 성능을 보였으며, 일반적인 경우와는 달리 단순 언덕오르기 탐색이 시뮬레이티드 어닐링과 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
이 연구는 과수원에 높은 통관 작업 기계에 적용되는 전동식 트럭 주행 시스템을 적용한 최적 설계가 제안되어 있습니다. 견인 성능과 언덕 등반 능력은 예측 및 기계 작업이 높은 틈새를 이용하여 과수원의 토양 특성을 고려하여 최적의 모터 주행 시스템을 평가 하였다. 견인 성능을 위한 설계 기준은 운동 저항을 뺀 견인력으로부터 산출 된 견인능력에 기초를 두었다. 등판 능력은 20%의 경사면을 3km/h의 속도로 수행되도록 하는 설계기준을 가지고 있다. 견인 및 등판 능력의 평가 결과에 따라 두 개의 DV48V, 4500rpm, 16kW AC 모터는 좌우 양쪽에서 독립적인 괘도를 갖는 것으로 적용된다. 각각의 모터는 50:1 감속기어 비율을 통하여 트랙형 주행 시스템의 구동 스프로켓에 동력을 전달하도록 설계되었다. 본 연구의 전동 트랙형 주행 시스템은 충분한 견인성능 및 등판 능력을 충분히 입증하고 20%의 경사지면을 갖는 과수원의 토양에서의 등반저항보다 12.5%가 더 높은 396kgf의 견인능력을 가지고 있는 것으로 밝혀졌습니다.
Planetary exploration rovers are likely to make a trip on a winding and sloping road of irregular surfaces to the destination in order to accomplish scientific missions. One of the key technologies for rovers is a suspension for traveling and performing exploration missions; the suspension is an essential area of technology for a stable movement of a rover. In this study, an 8-wheel suspension is designed to enable efficient climbing of slopes on a passage to the destination. For the two front wheels among the eight wheels, the moment at the pivot connecting two wheels is derived when the distance between the wheels and the torque of wheels are same. A test experiment was performed to compare the magnitude of moment according to the change in tilt angle and the position of the pivot. Finally, a suspension design considering the position of the pivot was proposed to enhance the hill-climbing performance.
Recently, optical phased array(OPA) based laser detection and ranging(LADAR) has gained great interest to replace the traditional mechanical light detection and ranging technique(LiDAR). In OPA-based LADAR, it is well known that phases of laser pulses traveling through each of channels should be the same to obtain a narrow free-space single beam without noise-like ripples in the far field. However, it is difficult to provide such ideal condition due to the fabrication errors. To tackle this problem, any algorithms should be necessary to compensate the initial random phases of each channel in OPA antenna. In this paper, we propose a hill-climbing based phase calibration algorithm and evaluate the performance of the proposed algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
본 다축 차량은 험지와 야전에서 높은 이동성 때문에 비포장도로를 주행해야 하는 군용차량으로 사용된다. 특히 군용차량은 군 요구 사항에 의거 기본적으로 60% 경사로에서 안정적인 등판 성능을 지녀야 한다. 따라서 본 논문은 최적 타이어 힘 분배 방법을 통한 6WD/6WS차량의 등판능력 향상을 다루었다. 경사로 등판 시 사용할 최적 타이어 힘 분배 방법을 위하여 운전자로부터, 목표로 하는 종 방향 힘과 횡 방향 힘, 요 모멘트를 계산하였고, 마찰 원이론과 목적함수에 따른 최적화 된 토크가 각 륜에 분배되었다. 알고리즘 성능을 확인하기 위해서, 트럭심 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 하였고, 비교를 위하여 2대의 차량을 제안하였다. 한 대의 차량은 최적타이어 힘 분배 방법이 적용되었고, 나머지 한 대는 궤도 차량과 같은 균등 힘 분배 방법이 적용되었다. 경사로에서 등판능력은 최적 타이어 힘 분배 방법에 의해서 향상 되어졌다.
DEAS is an direct searching and optimization method that based on the binary code space. It can be classified as an direct hill climbing searching. However, because of binary code space based searching, the searching in low resolution has random property. As the resolution of code increases during the search, its property of searching changes like that of hill climbing search. This paper propose a method for improving the performance of minimum seeking ability of DEAS with history information. The cost evaluation is increased. However the minimum searching ability of DEAS is improved along the same starting resolution.
Genetic algorithms are becoming more popular because of their relative simplicity and robustness. Genetic algorithms are global search techniques for nonlinear optimization. However, traditional genetic algorithms, though robust, are generally not the most successful optimization algorithm on any particular domain because they are poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has the ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a genetic algorithm with other algorithms can produce better performance than using the genetic algorithm or other algorithms independently. In this paper, we propose an efficient hybrid optimization algorithm named the adaptive random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural networks. This paper describes the application of genetic algorithms and simulated annealing to a random signal-based learning in order to generate the parameters and reinforcement signal of the random signal-based learning, respectively. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples.
This paper describes the application of a simulated annealing to a random signal-based learning. The simulated annealing is used to generate the reinforcement signal which is used in the random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural network. It is poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has an ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a random signal-based learning with the simulated annealing can produce better performance than before. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples. One is finding the minimum of the nonlinear function. And the other is the optimization of fuzzy control rules using inverted pendulum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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