• 제목/요약/키워드: random algorithm

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유전알고리즘과 Tabu탐색법에 의한 제진판의 최적설계 (Ooptimum Design Damping Plate by Combined Method of Genetic Algorithm and Random Tabu Search Method)

  • 양보석;전상범;유영훈;최병근
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 1997년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관; 6 Nov. 1997
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    • pp.184-189
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    • 1997
  • This paper introduces a new combined method by genetic algorithm and random tabu search method as optimization algorithm. Genetic algorithm can search the global optimum and tabu search method is very fast in speed. The optimizing ability of new combined method is identified by comparing other optimizing algorithm and used for optimum design of damping plate.

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Random completley generalized nonlinear variational inclusions with non-compact valued random mappings

  • Huang, Nan-Jing;Xiang Long;Cho, Yeol-Je
    • 대한수학회보
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    • 제34권4호
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    • pp.603-615
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    • 1997
  • In this paper, we introduce and study a new class of random completely generalized nonlinear variational inclusions with non-compact valued random mappings and construct some new iterative algorithms. We prove the existence of random solutions for this class of random variational inclusions and the convergence of random iterative sequences generated by the algorithms.

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Simulated Annealing과 랜덤 프로세서가 적용된 유전 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기의 설계 (Design of a Fuzzy Controller Using Genetic Algorithm Employing Simulated Annealing and Random Process)

  • 한창욱;박정일
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.140-140
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    • 2000
  • Traditional genetic algorithms, though robust, are generally not the most successful optimization algorithm on any particular domain. Hybridizing a genetic algorithm with other algorithms can produce better performance than both the genetic algorithm and the other algorithms. In this paper, we use random process and simulated annealing instead of mutation operator in order to get well tuned fuzzy rules. The key of this approach is to adjust both the width and the center of membership functions so that the tuned rule-based fuzzy controller can generate the desired performance. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by computer simulation.

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랜덤 신호 기반 학습의 유전 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기의 설계 (Design of a Fuzzy Controller Using Genetic Algorithms Employing Random Signal-Based Learning)

  • 한창욱;박정일
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.131-137
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    • 2001
  • Traditional genetic algorithms, though robust, are generally not the most successful optimization algorithm on only particular domian. Hybridizing a genetic algorithm with other algorithms can produce better performance than both the genetic algorithm and the other algorithms. This paper describes the application of random signal-based learning to a genetic algorithm in order to get well tuned fuzzy rules. The key of tis approach is to adjust both the width and the center of membership functions so that the tuned rule-based fuzzy controller can generate the desired performance. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by computer simulation.

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QoS Buffer Management of Multimedia Networking with GREEN Algorithm

  • Hwang, Lain-Chyr;Ku, Cheng-Yuan;Hsu, Steen-J.;Lo, Huan-Ying
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제3권4호
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    • pp.334-341
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    • 2001
  • The provision of QoS control is a key of the successful deployment of multimedia networks. Buffer management plays an important role in QoS control. Therefore, this paper proposes a novel QoS buffer management algorithm named GREEN (Global Random Early Estimation for Nipping), which extends the concepts of ERD (early random drop) and RED (random early detection). Specifically, GREEN enhances the concept of "Random" to "Global Random" by globally considering the random probability function. It also enhances the concept of "Early" to "Early Esti mation" by early estimating the network status. For performance evaluation, except compared with RED, extensive simulation cases are performed to probe the characteristics of GREEN.

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랜덤대치 기반 프라이버시 보호 기법의 정확성 개선 알고리즘 (An Algorithm for Improving the Accuracy of Privacy-Preserving Technique Based on Random Substitutions)

  • 강주성;이창우;홍도원
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제16C권5호
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    • pp.563-574
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    • 2009
  • 랜덤대치 기법은 실용적인 프라이버시 보호 방법으로 다양한 응용 가능성과 프라이버시 손상 관점의 안전성을 보장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 향상시키는 방법에 대해서는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤 대치 기법의 표준오차에 대한 보다 진전된 이론적 분석을 실시함으로써 정확성을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 균등분포와 정규분포를 따르는 원본 데이터에 대한 랜덤대치 기법의 적용이 실용적이지 못한 정확성을 나타낸다는 사실과 함께 개선된 알고리즘의 정확성 향상 정도를 확인한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 기존의 랜덤대치 기법과 동일한 프라이버시 수준을 유지한 상태에서 정확성을 원하는 수준만큼 높일 수 있는 방법이며, 이를 위해 추가로 소요되는 계산량은 실용적인 면에서 여전히 수용 가능한 것임을 밝힌다.

이항 반응 실험의 확률적 전역최적화 기법연구 (A Study on the Stochastic Optimization of Binary-response Experimentation)

  • 이동훈;황근철;이상일;윤원영
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제32권1호
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    • pp.23-34
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    • 2023
  • 본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

Prediction of Paroxysmal Atrial Fibrillation using Time-domain Analysis and Random Forest

  • Lee, Seung-Hwan;Kang, Dong-Won;Lee, Kyoung-Joung
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.69-79
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    • 2018
  • The present study proposes an algorithm that can discriminate between normal subjects and paroxysmal atrial fibrillation (PAF) patients, which is conducted using electrocardiogram (ECG) without PAF events. For this, time-domain features and random forest classifier are used. Time-domain features are obtained from Poincare plot, Lorenz plot of ${\delta}RR$ interval, and morphology analysis. Afterward, three features are selected in total through feature selection. PAF patients and normal subjects are classified using random forest. The classification result showed that sensitivity and specificity were 81.82% and 95.24% respectively, the positive predictive value and negative predictive value were 96.43% and 76.92% respectively, and accuracy was 87.04%. The proposed algorithm had an advantage in terms of the computation requirement compared to existing algorithm, so it has suggested applicability in the more efficient prediction of PAF.

EMSAC을 이용한 대응점 추출 알고리즘에 관한 연구 (Extraction of Corresponding Points Using EMSAC Algorithm)

  • 위은영;예수영;주재흠;남기곤
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.405-406
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    • 2006
  • This paper proposes the new algorithm for the extraction of the corresponding points. Our algorithm is based on RANSAC(Random Sample Consensus) with EM(Expectation-Maximization). In the procedure of RANSAC, N-points are selected by the result of EM instead of the random selection. EM+SAC algorithm is applied to the correspondence for the mosaicing.

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개인 클라우드 컴퓨팅 환경을 위한 스프레드 랜덤 인터리버 기반의 효율적인 DES 알고리즘 (A Spread Random Interleaver based Efficient DES Algorithm for Personal Cloud Computing Environments)

  • 정연호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.41-48
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    • 2013
  • 본 논문에서는 개인기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 복잡하고 시간이 많이 소요되는 3DES 알고리즘에 비해 기존의 DES 암호화 알고리즘을 기반으로 안정성과 속도를 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DES 알고리즘에 있어 안전성 측면에서 단점인 초기치환 및 최종치환을 위한 고정된 치환테이블을 스프레드 랜덤 인터리버 기법을 적용한 동적 치환박스를 적용하여 보안성을 제고하였다. 기존 알고리즘과의 시뮬레이션 결과 비교를 통해 제안하는 알고리즘을 활용할 경우 최소한의 변경으로 전달 데이터에 대한 기밀성과 안정성을 확보하고 빠른 속도로 암호화 및 복호화를 달성할 수 있음을 확인할 수 있었으며 CBC 모드를 적용하여 가변 길이의 데이터에 대해서도 효과적인 암호화가 가능하다.