이 연구에서는 이용자가 여러 곳에 분산되어 있는 문서들을 일일이 보지 않고 하나의 요약문에서 쉽게 질의에 맞는 답을 찾을 수 있는 가장 효율적인 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 클러스터링 기법, 단락확장 기법, 두 기법의 특성을 반영한 혼합 기법 등 세 가지 복수문서 요약 기법의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 요약기법 평가 기준으로는 요약 정확률과 요약문내 정보 중복도를 적용하였다. 실험결과 이용자 질의에 따라 여러 문서를 요약하는 최적 기법으로 문장검색을 기반으로 한 순차적 단락확장 기법을 제안하였다. 순차적 단락확장은 특히, 용약의 대상이 되는 문서가 대용량인 환경에서 정확한 정보를 찾아 요약문을 생성하는 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.
독립형 무선 인지 시스템은 보통 채널에 대한 면허를 가지는 기사용자가 사용하지 않는 빈 채널을 사용하는 2차 사용자로서 동작한다. 기존연구에서는 이와 같은 2차 사용자가 가용한 채널을 찾을 때, 순차 혹은 무작위로 채널을 선택하여 기사용자의 사용 유무를 확인하였다. 하지만 이러한 방법은 무선 채널의 특성에 맞지 않다. 그러므로 본 논문에서는 이전에 채널을 기사용자가 사용한 경우를 고려하여 가중치 값을 결정하고, 각 채널별 상태 값 중에서 작은 순서대로 채널을 선택함으로써 빈 채널을 찾는데 소요되는 시간을 줄이는 방법을 제안하고, 2차 사용자의 평균 채널 찾기 시간과 평균 전송 횟수의 관점에서 순차적, 무작위적 방법과 그 성능을 비교 분석 한다.
This paper presents a hybrid algorithm for solving optimal power flow(OPF) in order to enhance a systems capability to cope with outages, which is based on combined application of evolutionary computation and local search method. The efficient algorithm combining main advantages of two methods is as follows : Firstly, evolutionary computation is used to perform global exploitation among a population. This gives a good initial point of conventional method. Then, local methods are used to perform local exploitation. The hybrid approach often outperforms either method operating alone and reduces the total computation time. The objective function of the security constrained OPF is the minimization of generation fuel costs and real power losses. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The method proposed is applied to IEEE 30 buses system to show its effectiveness.
본 연구에서는 전통적인 비선형 최적화 기법의 문제점을 극복하기 위하여 유전자알고리즘과 지식베이스의 통합을 통한 새로운 개념의 최적화 기법을 개발하였다. 여기에서는 제한조건이 있는 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 전통적인 순차적 선형화 방법과 새로운 유전자 알고리즘의 장단점을 서로 보완한 하이브리드형 최적화 기법을 개발하였다. 여기에 지식베이스를 통한 최적화 지원 기법 및 최적화 모델의 자동생성 모듈을 개발하여 최적화 모텔의 성능을 한층 개선할 수 있었다. 개발된 최적화 기법의 검증을 위하여 수학적 비선형 모델을 이용한 여러가지 기법의 비교 검토를 수행하였다.
Generally, truss design has been determined by the designer's experience and intuition. But if we perform the most economical structural design we must consider not only cross-sections of members but also configurations(howe, warren and pratt types etc.) of single truss as the number of panel and truss height. The purpose of this study is to develope automated optimum design techniques for steel truss structures considering cross-sections of members and shape of trusses simultaneously. As the results, it could be possible to find easily the optimum solutions subject to design conditions at the preliminary structural design stage of the steel truss structures. In this study, the objective function is expressed as the whole member weight of trusses, and the applied constraints are as stresses, slenderness ratio, local buckling, deflection, member cross-sectional dimensions and truss height etc. The automated optimum design algorithm of this study is divided into three-level procedures. The first level on member cross-sectional optimization is performed by the sequential unconstrained minimization technique(SUMT) using dynamic programming method. And the second level about truss height optimization is applied for obtaining the optimum truss height by three-equal interval search method. The last level of optimization is applied for obtaining the optimum panel number of truss by integer programming method. The algorithm of multi-level optimization programming technique proposed in this study is more helpful for the economical design of plane trusses as well as space trusses.
This paper represents that an enhanced genetic algorithm (EGA) is applied to optimal design of a squeeze film damper (SFD) to minimize the maximum transmitted load between the bearing and foundation in the operational speed range. A general genetic algorithm (GA) is well known as a useful global optimization technique for complex and nonlinear optimization problems. The EGA consists of the GA to optimize multi-modal functions and the simplex method to search intensively the candidate solutions by the GA for optimal solutions. The performance of the EGA with a benchmark function is compared to them by the IGA (Immune-Genetic Algorithm) and SQP (Sequential Quadratic Programming). The radius, length and radial clearance of the SFD are defined as the design parameters. The objective function is the minimization of a maximum transmitted load of a flexible rotor system with the nonlinear SFDs in the operating speed range. The effectiveness of the EGA for the optimal design of the SFD is discussed from a numerical example.
In the present work, a numerical study of fluid flow and heat transfer on the concave surface with impinging jet has been performed by solving three-dimensional Reynods-averaged Naver-Stokes(RANS) equations. The constant temperature condition was applied to the concave impingement surface. The inclination angle of jet nozzle and the distance between jet nozzles are chosen as design variables under equivalent mass flow rate of working fluid into cooling channel, and area averaged Nusselt number on concave impingement surface is set as the objective function. Thirteen training points are obtained by Latin Hypercube sampling method, and the PEA model is constructed by using the objective function values at the trainging points. And, the sequential quadratic programming is used to search for the optimal paint from the PBA model. Through the optimization, the optimal shape shows improved heat transfer rate as compared to the reference geometry.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권2호
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pp.161-168
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2014
In mixture experiments with process variables, we consider the case that some of process variables are either uncontrollable or hard to control, which are called noise variables. Given the such mixture experimental data with process variables, first we study how to search for candidate models. Good candidate models are screened by the sequential variables selection method and checking the residual plots for the validity of the model assumption. Two methods, which use numerical optimization methods proposed by Derringer and Suich (1980) and minimization of the weighted expected loss, are proposed to find a cost-effective robust optimal condition in which the performance of the mean as well as the variance of the response for each of the candidate models is well-behaved under the cost restriction of the mixture. The proposed methods are illustrated with the well known fish patties texture example described by Cornell (2002).
Numerical design optimization of a fan-shaped hole for film-cooling has been carried out to improve film-cooling effectiveness by combining a three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis with the radial basis neural network method, a well known surrogate modeling technique for optimization. The injection angle of hole, lateral expansion angle of hole and ratio of length-to-diameter of the hole are chosen as design variables and spatially averaged film-cooling effectiveness is considered as an objective function which is to be maximized. Twenty training points are obtained by Latin Hypercube sampling for three design variables. Sequential quadratic programming is used to search for the optimal point from the constructed surrogate. The film-cooling effectiveness has been successfully improved by the optimization with increased value of all design variables as compared to the reference geometry.
Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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