본 논문은 통행배정과 교통신호제어기의 결합문제를 풀기 위한 새로운 해법의 제시를 목적으로 한다. 통행배정과 신호제어 결합모형은 네트웍 디자인 문제(Network Design Problem)로 비선형 비분리 목적함수(Nonlinear and Nonseparable Objective Function)와 비선형제약 및 비컴백스 집합(Nonlinear and Non-Convex Set)형태로 인해 다수의 국지해(Multiple Local Optima)를 갖는 특징이 있다. 따라서 이렇게 복잡하고 난해한 문제를 푸는 해법은 많은 국지해중에 가장 최소한 값(Global Optima)을 찾을수 있는 방법을 제공하여야한다. 전체최적해(Global Optima)를 찾 을 수 있는 기존의 방법들은 확률적최적화방법(Stochastic Optimization Methods)에 속한다. 본연구에서는 이러한 방법중 금속공학에서 발 견된 모의담금빌법(Simulated Annealing Method)에 근거한 해법을 제시한다. 이방법이 통행배정과 신호제어 결합문제에 적용되는지 검토하기 위해 이해법의 수렴성(Convergence)을 증명했으며 또한 실제 프로그램된 모형을 작은 고안된 네트워크에 적 용했다. 마지막으로는 개발된 해법의 실용성을 실험하기 위해 두 가지의 보다 큰 도로망에 적용 및 분석을 했다.
We present in this paper the ture union bound of the performance of chip level detection for coded DS/CDMA system operating in Rician fading channels such as LEO satellite mobile radio where the maximum doppler frequency is very high. The main objective of this paper is to calculate the exact doe union bound of BER performance of different performance of different quadrature detectors and to find a optimum spreading factor as a function of fade rate. The rationale of using multiple chip detection is to reduce the effective fade rate or variation. We considered chip level differential detection, chip level maximum likelihood sequence estimation, noncoherent detection and coherent detection with perfect channel state information as a reference.
The standard of evaluating function of speech coder for mobile telecommunication can be shown in channel capacity, noise immunity, encryption, complexity and encoding delay largely. This study is an algorithm to reduce complexity applying to CDMA(Code Division Multiple Access) mobile telecommunication system, which has a benefit of keeping the existing advantage of telecommunication quality and low transmission rate. This paper has an objective to reduce the computing complexity by controlling the frequency band nonuniform during the changing process of LSP(Line Spectrum Pairs) parameters from LPC(Line Predictive Coding) coefficients used for EVRC(Enhanced Variable-Rate Coder, IS-127) speech coders. Its experimental result showed that when comparing the speech coder applied by the proposed algorithm with the existing EVRC speech coder, it's decreased by 45% at average. Also, the values of LSP parameters, Synthetic speech signal and Spectrogram test result were obtained same as the existing method.
MARKAL (MARKet ALlocation) Model, one of the most sophisticated energy technology assessment model is applied to finding the optimum mix of energy sources and evaluating energy technology competitiveness in Korea. The model is capable of handling Multiple Objective Linear Programming to test the related cost minimization and environmental control function. In this paper three environmental regulation scenarios are observed including 10% and 20% reduction of carbon dioxide emission level. For the purpose of establishing the basic data base, Korea Reference Engergy System is also developed on the base of the year 1989 with technology utilization and energy flow analysis.
The main objective of critical excitation methods is to reveal the worst possible response of structures. This goal is accomplished by considering the uncertainties of ground motion, which is subjected to the appropriate constraints, such as earthquake power and intensity limit. The concentration of this current study is on the theoretical optimization aspect, as is the case with the majority of conventional critical excitation methods. However, these previous studies on critical excitation lead to a discontinuous power spectral density (PSD). This paper introduces some critical excitations which contain proper continuity in frequency domain. The main idea for generating such continuous excitations stems from the combination of two continuous functions. On the other hand, in order to provide a non-stationary model, this paper attempts to present an appropriate envelope function, which unlike the previous envelope functions, can properly cover the natural earthquakes' accelerograms based on multi-peak conditions. Finally, the proposed method is developed into the multiple-degree-of-freedom (M.D.O.F) structures.
This study aims to present a novel optimization algorithm known as gravitational search algorithm (GSA) for structural damage detection. An objective function for damage detection is established based on structural vibration data in frequency domain, i.e., natural frequencies and mode shapes. The feasibility and efficiency of the GSA are testified on three different structures, i.e., a beam, a truss and a plate. Results show that the proposed strategy is efficient for determining the locations and the extents of structural damages using the first several modal data of the structure. Multiple damages cases in different types of structures are studied and good identification results can be obtained. The effect of measurement noise on the identification results is investigated.
It is difficult to determine an optimal inventory level of aircraft engine and modules to achieve the target operational availability since F100-PW-200 & 229 engines of the F-16 & KF-16 aircraft are consisted of 5 modules with different failure rates and costs. This study presents a decision model, combining an integer programming problem and a regression metamodel. Data for the metamodel was attained from results of a simulation model, that represents operational and repair process of F-16 and KF-16. The objective function of an integer programming problem is maximizing the operational availability, representing pessimistic circumstances. Finally, an integer programming problem with a metamodel can make an optimal decision of the inventory level.
The key competition factor of manufacturing industries has progressively changed from cost to quality and time. Recently, the manufacturing environments more rapidly change than before. So, many companies want to introduce a advanced manufacturing system like CIMS to meet various user's needs and short delivery. But there is a considerable gap between the decision to invest and the achievement of promised benefits. Managers, generally, cannot afford CIM invesment unless they can determine beforehand that CIM will work in thier company and that will provide a coherent strategy and satisfactory return on investment In many cases, it is impossible to justify CIM investment by only economical analysis. Decision making problems like CIM investment are of a multiple objective nature. So, decision making process and multiattribute utility function are very useful methods to evaluate CIM justification In this paper, we described the key functions of CIM justification evaluation using IDEF methodology and developed the applicattion procedure of DMP and MUF method for CIM justification.
The layout design of component plays an important role in the design and usability of many engineering products. The Engineering artifacts of today are becoming increasingly complicated. The simulated annealing method has been applied effectively to the layout and packing problems of wafer. The main characteristics of simulated annealing method is that an optimum can be obtained from the many local optimums by controlling the temperature and introducing the statistic flickering. The objective of this study is to suggest a method to apply the simulated annealing method to the three dimensional layout design of submergible boat which has multiple constraint conditions and evaluation criteria. We describe an approach to define cost function, constraints and generate layouts using a computer. In this research three dimensional LAYout Design Optimization Program(LAYDOP ver.2) has been developed. The layout result(the total value of evaluation criteria) designed by a human layout expert has been improved by 31.0% using this program.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.254-268
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2013
For real-world clustering tasks, the input data is typically not easily separable due to the highly complex data structure or when clusters vary in size, density and shape. Kernel-based clustering has proven to be an effective approach to partition such data. In this paper, we provide an overview of several fuzzy kernel clustering algorithms. We focus on methods that optimize an fuzzy C-mean-type objective function. We highlight the advantages and disadvantages of each method. In addition to the completely unsupervised algorithms, we also provide an overview of some semi-supervised fuzzy kernel clustering algorithms. These algorithms use partial supervision information to guide the optimization process and avoid local minima. We also provide an overview of the different approaches that have been used to extend kernel clustering to handle very large data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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