In this paper we consider an alternate m machine scheduling problem in which each job having at most two eligible machines should be assigned with the objective of makespan minimization. For this problem. we propose a $O(m2^m)$ time rounding algorithm with performance ratio at most 1.5. For a little general problem where each job can be processed in at most three machines, we prove that a polynomial time algorithm does not exist with performance ratio less than 1.5.
Thermal performance tests of solar thermal collectors include determination of coefficient parameters in an efficiency equation. The parameters can be estimated using regression method to minimize an objective function as sum of differences between measured efficiency data and regressed efficiency equation. However, this conventional approach doesn't consider measurement uncertainties. In this presentation, a method to determine regression parameters in the efficiency equation and uncertainties of the parameters is described with mainly mathematical expressions based on literature reviews. In the method, parameters in the equation for collector efficiency can be determined using regression analysis with a weighting factor in the objective function. The weighting factor can be uncertainties of the differences between measured and fitted efficiencies. To evaluate the approach, performance estimation of a solar collector using the efficiency equation with uncertainties is compared to the result using the conventional efficiency equation by a simulated way for a case in one of previous studies.
The objective of the study is to verify the discriminatory power of technology innovation in predicting Early Stage Ventures' success or failure. To accomplish this objective, we test early stage ventures'(Firm's period is below 3 years)technology innovation and performance. The result of the study is expected to be useful in loan evaluation, investment decision, internal management decision making and business improvement. The results of study is as follows. First, Early Stage Ventures' technology innovation power is composed of 4 major indexes(technology, marketability, manufacturing infra and economic feasibility). Second, we find that thirty-seven minor indexes are significant ex-ante variable which are discriminating between firms' success and failure in Early Stage Ventures. Also thirty-seven minor indexes explain 57.2% of the total variance. This explainable power of these indexes is similar to that of the existing 58 index elements. Finally, we find that the most important technology innovation power of Early Stage Ventures' is economic feasibility.
An algorithm for the reduction of blocking artifacts is pro-posed. Instead of filtering the pixels by a digital filter, the proposed algorithm considers the compressed image as continuous-time ,signal and replaces it by a pre-designed lowpass filter outputs. The algorithm shows better performance than the conventional methods in low activity region, and comparable or a little worse objective performance in high activity region. Hence, by applying the proposed algorithm to the low activity region and the conventional ones to the high activity region, the objective and subjective performances are improved in most cases.
In this paper, two plant models, of which one is newly developed and the other one is the conventional one, of the focus servo system of DVD drive are presented and a two-degree-of freedom controller consisted of Inverse dynamics feedforward and LQG/LTR feedback controller is designed. The newly developed plant model is used to design the feedforward controller and the conventional model is used for the design of feedback controller. The output of newly developed model is the displacement of objective lens and the output of conventional model is the focus error of the DVD focus servo system. The displacement of the objective lens is estimated by the dynamics model of the DVD focus servo system. The disturbance rejection performance of the two-degree-of freedom controller is compared with that of an LQG/LTR one.
Genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO) are the most famous optimization techniques among various modern heuristic optimization techniques. These two approaches identify the solution to a given objective function, but they employ different strategies and computational effort; therefore, a comparison of their performance is needed. This paper presents the application and performance comparison of the PSO and GA optimization techniques for a static synchronous series compensator-based controller design. The design objective is to enhance power system stability. The design problem of the FACTS-based controller is formulated as an optimization problem, and both PSO and GA optimization techniques are employed to search for the optimal controller parameters.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.3
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pp.182-186
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2017
Maintaining a proper lookout activity routine is integral to preventing ship collision accidents caused by human errors. Various subjective measures such as interviewing, self-report diaries, and questionnaires have been widely used to monitor the lookout activity patterns of navigators. An objective measurement of a lookout activity pattern classification system is required to improve lookout performance evaluation in a real navigation setting. The purpose of this study was to develop an objective navigator lookout activity classification system using wearable accelerometers. In the training session, 90.4% accuracy was achieved in classifying five fundamental lookout activities. The developed model was then applied to predict real-lookout activity in the second session during an actual ship voyage. 86.9% agreement was attained between the directly observed activity and predicted activity. Based on these promising results, the proposed unobstructed wearable system is expected to objectively evaluate navigator lookout patterns to provide a better understanding of lookout performance.
This study investigates the optimum design parameters of a superelastic friction base isolator (S-FBI) system through a multi-objective genetic algorithm to improve the performance of isolated buildings against near-fault earthquakes. The S-FBI system consists of a flat steel-PTFE sliding bearing and superelastic NiTi shape memory alloy (SMA) cables. Sliding bearing limits the transfer of shear across the isolation interface and provides damping from sliding friction. SMA cables provide restoring force capability to the isolation system together with additional damping characteristics. A three-story building is modeled with S-FBI isolation system. Multiple-objective numerical optimization that simultaneously minimizes isolation-level displacements and superstructure response is carried out with a genetic algorithm in order to optimize S-FBI system. Nonlinear time history analyses of the building with optimal S-FBI system are performed. A set of 20 near-fault ground motion records are used in numerical simulations. Results show that S-FBI system successfully control response of the buildings against near-fault earthquakes without sacrificing in isolation efficacy and producing large isolation-level deformations.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.13
no.3
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pp.91-98
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2013
A multi-input single-output (MISO) semi-active control systems were studied by many researchers. For more improved vibration control performance, a structure requires more than one control device. In this paper, multi-input multi-output (MIMO) semi-active fuzzy controller has been proposed for vibration control of seismically excited small-scale buildings. The MIMO fuzzy controller was optimized by multi-objective genetic algorithm. For numerical simulation, five-story example building structure is used and two MR dampers are employed. For comparison purpose, a clipped-optimal control strategy based on acceleration feedback is employed for controlling MR dampers to reduce structural responses due to seismic loads. Numerical simulation results show that the MIMO fuzzy control algorithm can provide superior control performance to the clipped-optimal control algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.4
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pp.422-434
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1997
In this paper, a two-stage kinematic optimal design for a 3 degree of-freedom (DOF) excavator subsystem, which consists of boom, arm and bucket, is performed. The objective of the first stage is to find the optimal parameters of the joint-actuating mechanisms which maximize the force-torque transmission ratio between the hydraulic actuator and the rotating joint. The objective of the second stage is to find the optimal link parameters which maximize the isotropic characteristic of the excavator subsystem throughout the workspace. It is illustrated that kinematic/dynamic performances of the kinematically optimized excavator subsystem have improved compared to those of original HE280 excavator, with respect to three performance indices such as maximum load handling capacity, maximum velocity capability, and acceleration capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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