On the whole, the simple GAs with just one population set is effective in finding one optimal solution. However, many real world problems have a lot of optimal solutions, and often it is important to find all of them. In this paper, we propose a GA that has a population set containing multiple optimal solutions. In the proposed GA, each of the individuals in population set has its own geological neighbors, and they exchange their genes globally as well as compete with others locally. The paper then evaluates the proposed GA along with many multimodal problems including a 30bit, order-six bipolar-deceptive function. Finally, we present some improvement directions of the proposed GA.
This paper presents efficient parallel genetic algorithm (EPGA) based decomposed network for optimal power flow with various kinds of objective functions such as those including prohibited zones, multiple fuels, and multiple areas. Two coordinated sub problems are proposed: the first sub problem is an active power dispatch (APD) based parallel GA; a global database generated containing the best partitioned network: the second subproblem is an optimal setting of control variables such as generators voltages, tap position of tap changing transformers, and the dynamic reactive power of SVC Controllers installed at a critical buses. The proposed approach tested on IEEE 6-bus, IEEE 30-bus and to 15 generating units and compared with global optimization methods (GA, DE, FGA, PSO, MDE, ICA-PSO). The results show that the proposed approach can converge to the near solution and obtain a competitive solution with a reasonable time.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.1
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pp.157-165
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1998
This paper considers the single-product production and transportation problem with discrete time, dynamic demand and finite time horizon, an extension of classical dynamic lot-sizing model. In the model, multiple freight container types are allowed as the transportation mode and each order (product) placed in a period is shipped immediately by containers in the period. Moreover, each container has type-dependent carrying capacity restriction and at most one container type is allowed in each shipping period. The unit freight cost for each container type depends on the size of its carrying capacity. The total freight cost is proportional to the number of each container type employed. Such a freight cost is considered as another set-up cost. Also, it is assumed in the model that production and inventory cost functions are dynamically concave and backlogging is not allowed. The objective of this study is to determine the optimal production policy and the optimal transportation policy simultaneously that minimizes the total system cost (including production cost, inventory holding cost, and freight cost) to satisfy dynamic demands over a finite time horizon. In the analysis, the optimal solution properties are characterized, based on which a dynamic programming algorithm is derived. The solution algorithm is then illustrated with a numerical example.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.3
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pp.25-43
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2010
We consider a multi-objective balancing and sequencing problem in mixed model assembly lines, which is important for an efficient use of the assembly lines. In this paper, we present a neighborhood symbiotic evolutionary algorithm to simultaneously solve the two problems of balancing and model sequencing under multiple objectives. We aim to find a set of well-distributed solutions close to the true Pareto optimal solutions for decision makers. The proposed algorithm has a two-leveled structure. At Level 1, two populations are operated : One consists of individuals each of which represents a partial solution to the balancing problem and the other consists of individuals for the sequencing problem. Level 2, which is an upper level, works one population whose individuals represent the combined entire solutions to the two problems. The process of Level 1 imitates a neighborhood symbiotic evolution and that of Level 2 simulates an endosymbiotic evolution together with an elitist strategy to promote the capability of solution search. The performance of the proposed algorithm is compared with those of the existing algorithms in convergence, diversity and computation time of nondominated solutions. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the compared algorithms in all the three performance measures.
Ginsan is an acidic polysaccharide purified from Panax ginseng, a famous oriental herb. Although a variety of biological activities of ginsan have been studied, the effects of ginsan on spleen cells are not fully elucidated. We investigated the effect of ginsan on the viability and proliferation of spleen cells. Using Cell Counting $Kit-8^{(R)}$ solution and trypan blue solution, we found that ginsan significantly enhanced viability and proliferation. Multiple clusters, indicating proliferation, were observed in ginsan-treated spleen cells and, carboxyfluorescein succinimidyl ester and surface marker staining assay revealed that ginsan promoted proliferation from $CD19^+$ B cells rather than $CD4^+$ or $CD8^+$ T cells. In addition, ginsan decreased the percentage of late apoptotic cells. Ginsan increased the surface expression of CD25 and CD69 as well as production of interleukin-2 from spleen cells, suggesting increased activation. Taken together, these results demonstrate that ginsan increases the viability and proliferation of spleen cells via multiple mechanisms, valuable information for broadening the use of ginsan in clinical and research settings.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.125-128
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2010
Linux server offers various kinds of service including web, FTP, and SSH. The users of these kinds of service are trying to hack by making use of it. That’s why some countermeasures are required for the security of the server. In this thesis, each type of service log of multiple Linux server was analyzed, and a solution was developed to monitor and control the multiple Linux server system not based on Linux but based on Windows.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.3
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pp.91-105
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2011
In this paper, we analyze a logistic system involving a supplier who produces and delivers multiple types of items and a buyer who receives and sells the products to end customers. The buyer controls the inventory level by replenishing each product item up to a given order-up-to-level to cope with stochastic demand of end customers. In response to the buyer's order, the supplier produces or outsources the ordered item and delivers them at the start of each period. For the system described above, a mathematical model for a single type of item was developed from the buyer's perspective. Based on the model, an efficient method to find the cycle length and safety factor which correspond to a local minimum solution is proposed. This single product model was extended to cover a multiple item situation. From the model, algorithms to decide the base cycle length and order interval of each item were proposed. The results of the computational experiment show that the algorithms were able to determine the global optimum solution for all tested cases within a reasonable amount of time.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.2
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pp.225-234
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2018
In this paper, we consider a problem of partitioning a search area into smaller rectangular regions, so that multiple platforms can conduct search operations independently without requiring unnecessary coordination among themselves. The search area consists of cells where each cell has some prior information regarding the probability of target existence. The detection probability in particular cell is evaluated by multiplying the observation probability of the platform and the target existence probability in that cell. The total detection probability within the search area is defined as the cumulative detection probability for each cell. However, since this search area partitioning problem is NP-Hard, we decompose the problem into three sequential phases to solve this computationally intractable problem. Additionally, we discuss a special case of this problem, which can provide an optimal analytic solution. We also examine the performance of the proposed approach by comparing our results with the optimal analytic solution.
One of the key elements in the emerging, packet-based long term evolution (LTE) cellular systems is the deployment of multiple femtocells for the improvement of coverage and data rate. However, arbitrary overlaps in the coverage of these femtocells make the handover operation more complex and challenging. As the existing handover strategy of LTE systems considers only carrier to interference plus noise ratio (CINR), it often suffers from resource constraints in the target femtocell, thereby leading to handover failure. In this paper, we propose a new efficient, multi-objective handover solution for LTE cellular systems. The proposed solution considers multiple parameters like signal strength and available bandwidth in the selection of the optimal target cell. This results in a significant increase in the handover success rate, thereby reducing the blocking of handover and new sessions. The overall handover process is modeled and analyzed by a three-dimensional Markov chain. The analytical results for the major performance metrics closely resemble the simulation results. The simulation results show that the proposed multi-objective handover offers considerable improvement in the session blocking rates, session queuing delay, handover latency, and goodput during handover.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.283-291
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2005
The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorithm for supporting a group decision process on mobile devices becomes impossible. In this paper, we introduce the mobile-oriented simple interactive procedure for support a group decision making process. The interactive procedure is developed for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the mobile Internet environment. Our procedure lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the mobile environment. Only the partial weak order preferences of variables and objectives from group decision makers are enough for searching the best compromising solution. The methodology is designed to avoid any assumption about the shape or existence of the decision makers's utility function. For the purpose of the experimental study of the procedure, we developed a group decision support system in the mobile Internet environment, MOBIGSS and applied to an allocation problem of investor assets.
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