International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.105-110
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2024
Nowadays, permutation problems with large state spaces and the path to solution is irrelevant such as N-Queens problem has the same general property for many important applications such as integrated-circuit design, factory-floor layout, job-shop scheduling, automatic programming, telecommunications network optimization, vehicle routing, and portfolio management. Therefore, methods which are able to find a solution are very important. Genetic algorithm (GA) is one the most well-known methods for solving N-Queens problem and applicable to a wide range of permutation problems. In the absence of specialized solution for a particular problem, genetic algorithm would be efficient. But holism and random choices cause problem for genetic algorithm in searching large state spaces. So, the efficiency of this algorithm would be demoted when the size of state space of the problem grows exponentially. In this paper, the new method presented based on genetic algorithm to cover this weakness. This new method is trying to provide partial view for genetic algorithm by locally searching the state space. This may cause genetic algorithm to take shorter steps toward the solution. To find the first solution and other solutions in N-Queens problem using proposed method: dividing N-Queens problem into subproblems, which configuring initial population of genetic algorithm. The proposed method is evaluated and compares it with two similar methods that indicate the amount of performance improvement.
The stochastic optimal control for a piezoelectric spherically symmetric shell subjected to stochastic boundary perturbations is constructed, analyzed and evaluated. The stochastic optimal control problem on the boundary stress output reduction of the piezoelectric shell subjected to stochastic boundary displacement perturbations is presented. The electric potential integral as a function of displacement is obtained to convert the differential equations for the piezoelectric shell with electrical and mechanical coupling into the equation only for displacement. The displacement transformation is constructed to convert the stochastic boundary conditions into homogeneous ones, and the transformed displacement is expanded in space to convert further the partial differential equation for displacement into ordinary differential equations by using the Galerkin method. Then the stochastic optimal control problem of the piezoelectric shell in partial differential equations is transformed into that of the multi-degree-of-freedom system. The optimal control law for electric potential is determined according to the stochastic dynamical programming principle. The frequency-response function matrix, power spectral density matrix and correlation function matrix of the controlled system response are derived based on the theory of random vibration. The expressions of mean-square stress, displacement and electric potential of the controlled piezoelectric shell are finally obtained to evaluate the control effectiveness. Numerical results are given to illustrate the high relative reduction in the root-mean-square boundary stress of the piezoelectric shell subjected to stochastic boundary displacement perturbations by the optimal electric potential control.
Xiong, Gang;Sun, Penghao;Hu, Yuxiang;Lan, Julong;Li, Kan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3474-3497
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2016
Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networking (SDN) are recently considered as very promising drivers of the evolution of existing middlebox services, which play intrinsic and fundamental roles in today's networks. To address the virtual service deployment issues that caused by introducing NFV or SDN to networks, this paper proposes an optimal solution by combining quantum genetic algorithm with cooperative game theory. Specifically, we first state the concrete content of the service deployment problem and describe the system framework based on the architecture of SDN. Second, for the service location placement sub-problem, an integer linear programming model is built, which aims at minimizing the network transport delay by selecting suitable service locations, and then a heuristic solution is designed based on the improved quantum genetic algorithm. Third, for the service amount placement sub-problem, we apply the rigorous cooperative game-theoretic approach to build the mathematical model, and implement a distributed algorithm corresponding to Nash bargaining solution. Finally, experimental results show that our proposed method can calculate automatically the optimized placement locations, which reduces 30% of the average traffic delay compared to that of the random placement scheme. Meanwhile, the service amount placement approach can achieve the performance that the average metric values of satisfaction degree and fairness index reach above 90%. And evaluation results demonstrate that our proposed mechanism has a comprehensive advantage for network application.
If a personal robot is popularized like a personal computer in the future, many kinds of robots will appear and the number of manufacturers will increase as a matter of course. In such circumstances, it can be inefficient, in case each manufacturer makes a whole platform individually. The solutions for this problem are to modularize a robot component (hardware and software) functionally and to standardize each module. Each module is developed and sold by each special maker and an end-product company purchases desired modules and integrates them. The standardization of a module includes the unification of the electrical, mechanical and software interface. In this paper, a few prototypes developed based on the concept of this study are introduced and possibility which can be standard platform is verified. Each prototype has merits and demerits, and a new structure of the hardware platform considered them is proposed Also the software architecture to develop the standardized and modularized platform is introduced and its detailed structure is described. The name of a method and the way to use that are defined dependently on the standard interfaces in order to use a module in other modules. Each module consists of a distributed object and that can be implemented in the random programming language and platform. It is necessary to study on the standardization of a personal robot after this steadily.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.2
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pp.141-149
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1993
Production of hydro-energy is random in its output amount due to the characteristics of the reservoir inflows. Therefore, it is necessary to provide the rationality in determining the amount of energy for a supply contract. This study presents a methodology for determining reasonably reliable amount of the energy supply considering the energy sale-incomes associated with the penalties which are subject to inflow-reliabilities. The objective function consists of the returns of energy sales and the risk-loss function to reflect statistically relevant risks. A range of the coefficient of the risk-loss function was figured out by its sensitivity analysis. The risk-loss herein means the penalty which should be paid by the energy supplier in case that the level of the energy supply is behind the contracted amount. And the reliability of reservoir inflow is defined by the exceedance probability of the inflow. The log-normal distribution was accepted as the probability density function of monthly inflows on the level of significance at 5%. Golden-ratio searching was applied to identify the optimal reliability and Incremental Dynamic Programming was used to maximize generation of the hydro-power energy in reservoir operation. The algorithm was the applied to the Daechung multi-purpose reservoir and hydro-power plant system in order to verify its usefulness.
The evaluation of the system reliability is generally quite difficult and costly as the structure becomes large and complex, especially when it is subjected to multiple time varying loads, and for redundant structures which have many possible modes of failur, e.g., system collapse through the formation of plastic hinge mechanisms. In reality most loadings acting on the structures are random in intensity as well as in occurrence time and duration. To include the load variability in time, the loads are described in terms of stochastic processes. Based on a tri-modal upper bound, a point estimate for the system reliability has been developed for more accuracy without extensive computational effort. This tri-modal point estimate also ensures the continuity of the system reliability function, which is a necessary condition in many nonlinear programming techniques. In addition, the Load Coincidence method, by which the combined effect of time varying loads are taken into account, has been modified to suitable for cases with an always-on load.
We can categorize the network address allocation mechanism into two types. One is to assign a unique network address using the address allocation server and the other is to make a random address by itself and process the DAD(Duplicate Address Detection) procedure. In this paper we suggest a new address allocation mechanism based on the signal strength for the PLC-based home network. As the combined mechanism of two types this mechanism allocates a unique address for the new node from one of the existing nodes with the simple equation and with the priority based on the signal strength from the new node to the existing nodes. We can use this mechanism for the self-healing function when the packet from the source node may not be delivered to the destination node directly. We developed the simulator for our mechanism using the C# programming and verified the network address assigned uniquely based on the signal strength.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.9
no.3
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pp.57-64
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1989
This study presents a reliability-based optimum design of reinforced concrete frames, in which the AFOSM and SOSM methods are applied for the evaluation of the failure probabilities, and the sequential linear programming method is used as a practical approach to the system optimization. One-story two-bay reinforced concrete frame is chosen for the numerical illustration of the proposed reliability-based optimum design. As a result, it is found that the proposed procedure for the reliability-based optimization of RC frames could provide the accurate estimation of the optimal level of safety, and appears applicable to real structures with reasonable complexity. It is shown in the paper that the probability distributions of the basic random variables and the uncertainties of the applied loadings and material strengths may have great effect on the optimum design, but the AFOSM and SOSM methods do not show significant discrepancy in the optimum design results, but the former appears more realistic and time saving than the latter for this specific study.
The purpose of this study was to investigate how the operating system quality of Cheongwon Organic Festival, a local festival held in Cheongju, affects visitor satisfaction, and to also revitalize the Cheongwon Organic Life Festival through this study. 344 visitors of the Cheongwon Organic Life Festival were recruited to become participants of this study using a random sampling method. There were significant differences in the evaluation of the operating system quality at the Cheongwon Organic Life Festival depending on the visitors' gender, age, education, household income, acquisition of information, purpose of visit, considerations of the purchase of festival goods, purchase of a pre-sales ticket, and residence.Different factors such as the visitors' gender, age, education, household income, acquisition of information, purpose of visit, considerations while purchasing festival goods, and residence impacted the visitors' satisfaction of their visit to the Cheongwon Organic Life Festival. It was found that there was a correlation between the operating system quality at Cheongwon Organic Life Festival and the visitors' satisfaction. The operating system quality as a whole and the event programming showed the highest correlation with the visitors' satisfaction.
Multilayer mirrors have widely been used not only in the industry but also in the medical field. X-ray reflectivity was measured by X-ray diffractometer to evaluate the performance of W/C multilayer mirror with 40 layers. Genetic algorithm are used to obtain thickness, density, and interfacial roughness for each of the 40 layers. The existing uniform random selection causes a problem that the solution does not converge or the error increases even if it convergence. To reduce the time to calculate the fitness of the genetic algorithm, the genetic algorithm was written in C/C++ parallel programming. The genetic algorithm showed excellent scalability of linear time increase with increasing number of generation and population. The genetic algorithm was selected with uniform and Gaussian randomness of 1:1 to improve the convergence of solution. The improved genetic algorithm can be applied to characterize each layer of a sample with more than a few tens of layers, such as a multilayer mirror.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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