This paper introduces the application of evolutionary fuzzy modeling (EFM) in constructing global function approximations to subsequent use in non-gradient based optimizations strategies. The fuzzy logic is employed for express the relationship between input training pattern in form of linguistic fuzzy rules. EFM is used to determine the optimal values of membership function parameters by adapting fuzzy rules available. In the study, genetic algorithms (GA's) treat a set of membership function parameters as design variables and evolve them until the mean square error between defuzzified outputs and actual target values are minimized. We also discuss the enhanced accuracy of function approximations, comparing with traditional response surface methods by using polynomial interpolation and back propagation neural networks in its ability to handle the typical benchmark problems.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.30
no.4
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pp.285-293
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2004
In this study, a machine grouping problem for the formation of manufacturing cells is considered. We constructed the problem as minimizing manufacturing leadtime consisting of parts' processing, moving, and waiting time. Specifically, the main objective of the defined problem is established as minimizing inter-cell traffic in order to minimize the part's moving time. In addition, to reduce the waiting time of parts, the load balance among cells is implicitly included as constraints. Since this problem is well known as NP-complete and cannot be solved in polynomial time, a genetic algorithm is implemented to obtain solutions. Also, a local optimization algorithm is applied in order to improve the solution by the genetic algorithm. Several experiments show that the suggested algorithms guarantee near optimal solutions in a few seconds.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.4
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pp.17-35
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1997
This paper considers the efficient design of routing path and wavelength assignment in the single-hop WDM optical transport networks. The connection demands between node-pairs are given and a connection between a pair of nodes must be made by only one lightpath. It is assumed that no wavelength conversion is allowed and the physical topology of the network and the number of available wavelengths of a physical link are also given. This paper proposes the method to route a path and assign a wavelength to the path, which guarantees fairness to every node pair. In order to guarantee fairness and maximize connections, an optimization model is established, which successively maximizes minimum connection ratio to the demand of each node pair. A heuristic algorithm with polynomial iterations is developed for the problem since the problem is NP-hard. The heuristic algorithm is implemented and applied to the networks with real problem sizes. The results of the application are compared with GAMS/OSL.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.12
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pp.603-610
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2002
In this paper, a new economic dispatch algorithm for unit commitment is proposed to improve both the accuracy of the final solution and the calculation speed of economic dispatch. By using the inverse incremental cost functions, economic dispatch can be transformed into a simple optimization problem associated with an n-th order polynomial equation. The proposed method remarkably reduces the computation time with adaptability to any higher order generation cost functions. The proposed method is tested with sample system, which shows that the proposed algorithm yields more accurate and economical generation scheduling results with high computation speed.
In this paper a new approach to estimate scaling factors of fuzzy controllers such as the fuzzy PID controller and the fuzzy PD controller is presented. The performance of the fuzzy controller is sensitive to the variety of scaling factors[1]. The desist procedure dwells on the use of evolutionary computing(a genetic algorithm) and estimation algorithm for dynamic systems (the inverted pendulum). The tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is essential to the entire optimization process. And then we estimate scaling factors of the fuzzy controller by means of two types of estimation algorithms such as Neuro-Fuzzy model, and regression polynomial [7]. This method can be applied to the nonlinear system as the inverted pendulum. Numerical studies are presented and a detailed comparative analysis is also included.
The class of doubly chordal graphs is a subclass of chordal graphs and a superclass of strongly chordal graphs which arise in so many application areas. Many optimization problems like domination and Steiner tree are NP-complete on chordal graps but can be solved in polynomial time on doubly chordal graphs. The central to designing efficient algorithms for doulby chordal graphs is the concept of (canonical)doubly perfect elimination orderings. We present linear time algorithms to compute a (canonical) double perfect elimination ordering of a doubly chordal graph.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.5
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pp.802-809
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2001
A linear power amplifier for the VHF frequency-hopping(FH) transmitter using an adaptive predistortion linearizer is designed. An analog polynomial linearizer as predistorter is employed. The recursive least square(RLS) algorithm is employed in the optimization process to minimize the errors between the predistorter and postdistorter output signals. Experimental results show that the adjacent channel power of the designed power amplifier is reduced by of 10 dB.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.8
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pp.863-867
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2011
In this paper, we analyze the characteristic test results of an MR damper for a cruise bus, and we model the nonlinear hysteretic characteristics of the damper using arctangent and polynomial functions. We establish an experimental model of the MR damper according to the input current, and we set the model parameters using the MATLAB Optimization Toolbox. The model is verified via a computer simulation of a full-car model.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.17
no.3
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pp.137-158
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1992
We study the Multiple Product Single Facility Stockout Avoidance Problem (SAP). That is the problem of determining, given initial inventories, whether there is a multiple product single facility production schedule that avoids stockouts over a given time horizon. The optimization version of the SAP where stockouts are pnelized linearly is also studied. We call this problem the Weighted Stockout Problem (WSP). Both problems are NP-hard in the strong sense. We develop Mixed Integer Linear Programming (MIP) formulations for both the SAP and the WSP. In addition, several heuristic algorithms are presented and performances are tested using computational experiments. We show that there exist polynomial algorithms for some special cases of the SAP and the WSP. We also present a method to phase into a target cyclic schedule for infinite horizon problems. These can be used as a practical scheduling tool for temporarily overloaded facilities or to reschedule production after a disruption.
The paper is devoted to some flow shop scheduling problems, where job processing times are defined by functions dependent on their positions in the schedule. An example is constructed to show that the classical Johnson's rule is not the optimal solution for two different models of the two-machine flow shop scheduling to minimize makespan. In order to solve the makespan minimization problem in the two-machine flow shop scheduling, we suggest Johnson's rule as a heuristic algorithm, for which the worst-case bound is calculated. We find polynomial time solutions to some special cases of the considered problems for the following optimization criteria: the weighted sum of completion times and maximum lateness. Some furthermore extensions of the problems are also shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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