이 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상 시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤 한 다양성을 제공하지만, 이 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시함함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 이 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 결과 전역 최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
This research presents an A* based algorithm which can be applied to Unmanned Ground Vehicle self-navigation in order to make the driving path smoother. Based on the grid map, A* algorithm generated the path by using straight lines. However, in this situation, the knee points, which are the connection points when vehicle changed orientation, are created. These points make Unmanned Ground Vehicle continuous navigation unsuitable. Therefore, in this paper, B-spline curve function is applied to transform the path transfer into curve type. And because the location of the control point has influenced the B-spline curve, the optimal control selection algorithm is proposed. Also, the optimal path tracking speed can be calculated through the curvature radius of the B-spline curve. Finally, based on this algorithm, a path created program is applied to the path results of the A* algorithm and this B-spline curve algorithm. After that, the final path results are compared through the simulation.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.609-617
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2010
This paper is concerned with the use of a selforganizing map (SOM) to estimate the desired channel states of an unknown digital communication channel for blind equalization. The modification of SOM is accomplished by using the Bayesian likelihood fitness function and the relation between the desired channel states and channel output states. At the end of each clustering epoch, a set of estimated clusters for an unknown channel is chosen as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract the channel output states. Next, all of the possible desired channel states are constructed by considering the combinations of extracted channel output states, and a set of the desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is subsequently selected for the next SOM clustering epoch. This modification of SOM makes it possible to search the optimal desired channel states of an unknown channel. In simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The performance of the proposed method is compared with those of the "conventional" SOM and an existing hybrid genetic algorithm. Relatively high accuracy and fast search speed have been achieved by using the proposed method.
산업 자동화의 고정밀도에 따라 서보 제어시스템은 강인제어가 요구되고 있다. 그러나 서보 제어시스템이 외란의 영향을 받게 되면 제어시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 주 제어기(PID)와 미분 관리제어기의 혼합형 제어기법을 제시하였다. 주 제어기는 궤환제어기로서 동작하고, 미분 관리제어기는 외란에 의한 불안정한 상태에서 보조적인 동작을 한다. 미분 관리제어기의 강인성은 전통기의 속도제어에 의해서 확인하였다.
In this study, a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, all possible sets of desired channel states are constructed by considering the combinations of estimated channel output states. The set of desired states characterized by the maxima] value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. After this procedure, the Bayesian equalizer with the final desired states is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA):GASA), and a previously developed version of MFCM. In particular, a relative]y high accuracy and a fast search speed have been observed.
This research aims to demonstrate the optimal geometrical design of splayed multiple cross-sectional pin fin heat sinks (SMCSPFHS), which are a type of side-inlet-side-outlet heat sink (SISOHS). The optimiser strength Pareto evolutionary algorithm2 (SPEA2)is employed to explore a set of Pareto optimalsolutions. Objective functions are the fan pumping power and junction temperature. Function evaluations can be accomplished using computational fluid dynamics(CFD) analysis. Design variablesinclude pin cross-sectional areas, the number of fins, fin pitch, thickness of heatsink base, inlet air speed, fin heights, and fin orientations with respect to the base. Design constraints are defined in such a way as to make a heat sink usable and easy to manufacture. The optimum results obtained from SPEA2 are compared with the straight pin fin design results obtained from hybrid population-based incremental learning and differential evolution (PBIL-DE), SPEA2, and an unrestricted population size evolutionary multiobjective optimisation algorithm (UPSEMOA). The results indicate that the splayed pin-fin design using SPEA2 issuperiorto those reported in the literature.
For complex flexible structures such as nets, the determination of drag forces and its deformation is a challenging task. The accurate prediction of loads on cages is one of the key steps in designing fish farm facilities. The basic physics with a simple cage, can be addressed by the use of experimental studies. However, to design more complex cage system for various environmental conditions, a reliable numerical simulation tool is essential. In this work, the current load on a cage is calculated using a Morison-force model applied at instantaneous positions of equivalent-net modeling. Variations of solidity ratio ($S_n$) of the net and current speed are considered. An equivalent array of cylinders is built to represent the physical netting. Based on the systematic comparisons between the published experimental data for Raschel nets and the current numerical simulations, carried out using the commercial software OrcaFlex, a new formulation for $C_d$ values, used in the equivalent-net model, is presented. The similar approach can also be applied to other netting materials following the same procedure. In case of high solidity ratio and current speed, the hybrid model defines $C_d$ as a function of Re (Reynolds number) and $S_n$ to better represent the corresponding weak diffraction effects. Otherwise, the conventional $C_d$ values depending only on Re can be used with including shielding effects for downstream elements. This new methodology significantly improves the agreement between numerical and experimental data.
The pressure-mitigating effects of a high-speed train passing through a tunnel with a partially reduced cross-section are investigated via the numerical approach. A compressible, three-dimensional RNG k-ε turbulence model and a hybrid mesh strategy are adopted to reproduce that event, which is validated by the moving model test. Three step-like tunnel forms and two additional transitions at the tunnel junction are proposed and their aerodynamic performance is compared and scrutinized with a constant cross-sectional tunnel as the benchmark. The results show that the tunnel step is unrelated to the pressure mitigation effects since the case of a double-step tunnel has no advantage in comparison to a single-step tunnel, but the excavated volume is an essential matter. The pressure peaks are reduced at different levels along with the increase of the excavated earth volume and the peaks are either fitted with power or logarithmic function relationships. In addition, the Arc and Oblique-transitions have very limited gaps, and their pressure curves are identical to each other, whereas the Rec-transition leads to relatively lower pressure peaks in CPmax, CPmin, and ΔCP, with 5.2%, 4.0%, and 4.1% relieved compared with Oblique-transition. This study could provide guidance for the design of the novel railway tunnel.
유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
단백질 기능을 규명하는 단백질 구조 정보는 단백질 의약품의 약효를 증진시키고, 개발을 단축시키는데 큰 영향을 미친다. 따라서 단백질의 구조를 효과적으로 분석하기 위한 단백질 가시화에 대한 연구가 증가하고 있다. 하지만 단백질 가시화에 대한 연구가 단백질의 구조를 예측하거나 렌더링의 속도를 향상시키는 것을 중심으로 이뤄지고 있으며, 단백질 가시화 형태에 따른 정보 전달 효용성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 단백질 의약품에 대한 효율적인 정보 서비스의 사전 연구로써 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태별 정보표현적합도를 분석하였다. 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태는 대표적 가시화 서비스인 Chimera, PDB, Cn3D와 기존 가시화 서비스의 문제점을 개선한 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태를 대상으로 하였다. 정보표현적합도를 구하기 위한 정보요인은 피험자 분석 결과를 바탕으로 단백질 1차구조, 아미노산 위치, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율정보로 구분하였으며, 피험자는 단백질 의약품 업계종사기간이 5년 이상인 전문가 집단을 대상으로 하였다. 그 결과 단백질 1, 2차구조 혼합가시화형태별 정보표현적합도에는 유의미한 차이가 있었으며, 가시화 형태별 정보 전달 효용성에 차이가 있음을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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