Zakir Hussain Ahmed;Asaad Shakir Hameed;Modhi Lafta Mutar;Mohammed F. Alrifaie;Mundher Mohammed Taresh
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.193-201
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2023
In this paper, we consider the maximum scatter traveling salesman problem (MSTSP), a travelling salesman problem (TSP) variant. The problem aims to maximize the minimum length edge in a salesman's tour that travels each city only once in a network. It is a very complicated NP-hard problem, and hence, exact solutions can be found for small sized problems only. For large-sized problems, heuristic algorithms must be applied, and genetic algorithms (GAs) are found to be very successfully to deal with such problems. So, this paper develops a hybrid GA (HGA) for solving the problem. Our proposed HGA uses sequential sampling algorithm along with 2-opt search for initial population generation, sequential constructive crossover, adaptive mutation, randomly selected one of three local search approaches, and the partially mapped crossover along with swap mutation for perturbation procedure to find better quality solution to the MSTSP. Finally, the suggested HGA is compared with a state-of-art algorithm by solving some TSPLIB symmetric instances of many sizes. Our computational experience reveals that the suggested HGA is better. Further, we provide solutions to some asymmetric TSPLIB instances of many sizes.
Subspace analysis (which includes PCA) seeks for feature subspace (which corresponds to the eigenspace), given multivariate input data and has been widely used in computer vision and pattern recognition. Typically data space belongs to very high dimension, but only a few principal components need to be extracted. In this paper I present a fast sequential algorithm for subspace analysis or tracking. Useful behavior of the algorithm is confirmed by numerical experiments.
If the distance between two vertices becomes longer after the removal of a vertex u, then u is called a hinge vertex. In this paper, a linear time sequential algorithm is presented to find all hinge vertices of an interval graph. Also, a parallel algorithm is presented which takes O(n/P + log n) time using P processors on an EREW PRAM.
ILSP 알고리즘의 계산량을 줄일수 있는 알고리즘을 제안한다. 블록단위로 계산되는 기존의 알고리즘과 달리, Sequential 하게 계산을 진행하므로 계산량이 매우 감소된다. 그러나, 성능은 기존의 알고리즘과 똑같은 결과를 보여준다. Rayleigh Fading 채널의 CDMA 환경에서 시뮬레이션을 구현했다.
This work deals with development of effective redundancy resolution algorithms for the motion control of manipulator. Differently from the typical kinematically redundant robots that are attached to the fixed ground, the ZMP condition should be taken into account in the manipulator motion in order to guarantee the system stability. In this paper, a new motion planning algorithm for redundant manipulator not fixed to the ground is introduced. A sequential redundancy resolution algorithm is proposed, which ensures the ZMP (Zero Moment Point) stability, the planned operational motion, and additional sub-criteria such as joint limit index. A geometric constraint equation derived by reshaping the existing ZMP equation enables one to employ the sequential redundancy algorithm. The feasibility of the proposed algorithm is verified by simulating a redundant manipulator model.
In this paper, we propose an efficient computational algorithm that can reduce significantly the computational complexity of the ML optimum multiuser detector known as the most excellent detector in synchronous code division multiple access channels. The proposed detector uses the sequential detection algorithm based on the alternating maximization appraoch to obtain the ML estimates. As initial estimates for this sequential algorithm, we can use the estimated values obtained by the conventional single-user detector, the linear decorrelating multiuser detector, or the decorrelating decision-feedback muliuser detector, the linear decorrelating multiuser detector, or the decorrelating decision-feedback multiuser detector. We have performed computer simulations in order to see the convergence behaviors and the detection performance of the propsoed algorithm in terms of initial algorithms and the number of users, and then to compare the computational complexity with that of the ML optimum multiuser detector. From the results, we have seen that the proposed alternating maximization detector has nearly equal detction performance with that of the ML optimum multiuser detctor in only a few iteration.
본 논문에서는 DFT를 활용한 순차적 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘의 경우 FFT의 특성상 한번에 모든 주파수 성분을 구하여 임계값과 비교하는 구조로 불필요한 계산량을 포함하고 있다. 제안하는 센싱 알고리즘에서는 DFT를 활용하여 우선순위에 따라서 주파수 성분을 순차적으로 구하고 이를 임계값과 비교하여 신호의 존재 여부를 판단한다. 제안하는 센싱 알고리즘은 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘과 유사한 검출 성능을 제공하면서 신호의 조기 검출 여부에 따라 스펙트럼 센싱에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있다.
Autoreclosure provides a mean of improving power transmitting ability and system stability. The conventional reclosure adopts the fixed dead time interval strategy, that is, the reclosure is activated after a time delay to restore the system to normal as quickly as possible without regard to the system conditions, however, these simple techniques cannot give the optimal operating performance. For this reason, various adaptive reclosure algorithms have been proposed recently, This paper presents an adaptive autoreclosure algorithm including the variable dead time, optimal reclosure, sequential reclosure and emergency extended equal-area criterion (EEAC) algorithm in order to improve the system stability. The reclosure algorithm performs out the operations that are attuned to the power system conditions. The proposed adaptive reclosure algorithm is verified and tested by using EMTP MODELS, and the simulation results show that the system oscillations are reduced and the transient stability is enhanced by employing the proposed adaptive reclosure algorithm.
최근까지 MPEG으로 압축된 영상의 장면전환점 검출에 관한 연구가 많이 진행되어왔다. 그러나 대체로 디코딩 과정을 거친 후 픽셀단위의 비교를 통해 장면전환점을 검출하는 경우가 많았다. 이 경우 디코딩 과정에서의 많은 계산에 의해 실시간 적용에 부적합하게 된다. 최근에는 압축영역에서의 정보만을 이용해 장면전환점을 검출하는 연구가 많이 진행되고 있으며, 본 논문에서는 압축영역에서 장면전환점을 검출하면서도 보다 빠르고 정확한 검출이 이루어지도록 I픽처 단위의 블록과 P픽처 단위의 내부블록으로 나눈 후 I블록별 검사를 통해 장면전환이 검출된 블록에 대해서 P블록별 검사를 수행하고 최종적으로 B적처까지의 검사를 통해 정확한 장면전환점을 찾는 순차접근법을 제안한다. 순차 접근법은 대부분의 처리가 압축영역에서 이루어지고 또한 블록단위의 결사를 하므로 불필요한 픽처들의 검사과정을 줄여서 보다 빠른 장면전환점 검출이 가능하다 순차접근법은 빠른 처리속도와 함께 정확한 검색이 가능하도록 최적의 알고리즘을 사용하고 있다.
본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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