This paper discusses on application of meta-heuristic algorithms such as the genetic algorithm (GA) and the simulated annealing (SA) to the LSI module placement. We propose useful crossover method for improving of searching capability in genetic algorithm. By using our proposed crossover method, we have been able to keep good schemata in the chromosome and the variety of the solution. From the experimental results, we have obtained better result than the simulated annealing method by starting from the initial placement of the min-cut method.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.6
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pp.441-446
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2014
A 3D ultrasound image is desired in many medical examinations. However, the implementation of a 2D array, which is needed for a 3D image, is challenging with respect to fabrication, interconnection and cabling. A 2D sparse array, which needs fewer elements than a dense array, is a realistic way to achieve 3D images. Because the number of ways the elements can be placed in an array is extremely large, a method for optimizing the array configuration is needed. Previous research placed the target point far from the transducer array, making it impossible to optimize the array in the operating range. In our study, we focused on optimizing a 2D sparse array transducer for 3D imaging by using a simulated annealing method. We compared the far-field optimization method with the near-field optimization method by analyzing a point-spread function (PSF). The resolution of the optimized sparse array is comparable to that of the dense array.
In this paper the performance of meta-heuristics algorithms such as GA (Genetic Algorithm), DE (Differential Evolution), PSO (Particle Swarm Optimization) and SA (Simulated Annealing) for the problem of TTC enhancement using FACTS devices are compared. In addition to that in the assessment procedure of TTC two novel techniques are proposed. First the optimization algorithm which is used for TTC enhancement is simultaneously used for assessment of TTC. Second the power flow is done using Broyden - Shamanski method with Sherman - Morrison formula (BSS). The proposed approach is tested on WSCC 9 bus, IEEE 118 bus test systems and the results are compared with the conventional Repeated Power Flow (RPF) using Newton Raphson (NR) method which indicates that the proposed method provides better TTC enhancement and computational efficacy than the conventional procedure.
In this paper, the optimal position selection of error sensors and transducers to attenuate interior noise from outside noise sources using active control techniques is presented. To get an optimal control characteristics in adaptive noise control systems, it is necessary to optimize the positions of sensors and transducers. A new type of simulated annealing method has been proposed as searching technique to find optimal transducers and sensors positions in which the sum of the squared pressures at sensor position in an enclosure can be best minimized. Computer simulations and experiments have been performed to show the effectiveness of the proposed method.
This paper deals with a Direct-Input-Output Manufacturing System (DIOMS) which has a number of machine centers placed along a built-in automated storage/retrieval system (AS/RS). During its operations, the storage/retrieval(S/R) machine picks up a pallet from the pickup/deposit port of a machine center and then moves it either to an empty rack opening of the AS/RS for temporary storage or to place it on the port of another machine center for subsequent operation. The machine layout problem in DIOMS is formulated as an integer mathematical programming whose objective is to minimize the total expected distance of the loaded S/R machine during a production period. Recognizing the limit of the exact solution procedure(the Branch and Bound method), two improvement-type heuristics are proposed. One is based on the simulated annealing method and the other the pairwise interchange method. The validity of the heuristics is examined with example problems.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.8
no.2
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pp.107-120
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2007
Coordination of multiple UAVs is an essential technology for various applications in robotics, automation, and artificial intelligence. In general, it includes 1) waypoints assignment and 2) trajectory generation. In this paper, we propose a new method for this problem. First, we modify the concept of the standard visibility graph to greatly improve the optimality of the generated trajectories and reduce the computational complexity. Second, we propose an efficient stochastic approach using simulated annealing that assigns waypoints to each UAV from the constructed visibility graph. Third, we describe a method to detect collision between two UAVs. FinallY, we suggest an efficient method of controlling the velocity of UAVs using A* algorithm in order to avoid inter-UAV collision. We present simulation results from various environments that verify the effectiveness of our approach.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.4
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pp.63-73
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1998
With the success of flexible manufacturing systems(FMSs), flexible assembly systems(FASs) have been developed to automatic factories further. As in a cellular FMS, a celluar FAS is considered as the most flexible and feasible assembly systems configuration. This paper presents a method for the integrated layout design in cellular FASs. Unlike the traditional paper, this paper deals with the formation of cells and the layout of cells for jobs with operation times on different machines. The procedure in this paper consists of two distinct phases. The first phase presents machine arrangement in a double rows flowline. cell formation not to allow intercellular movements, and integrated layout design in cellular FASs considering the characteristics of FAS, layout, and production factors This phase uses older optimal algorithm. The second phase proposes to balance the system with an objective of reducing the degree of workload deviation in the cells. Simulated annealing method is used to balance the system. This phase also shows the integrated layout design in cellular FASs with the cost less than total cost of the first phase.
This study is concerned with suggesting a new clustering algorithm to evaluate the value of papers which were supported by research grants by Korea Research Fund (KRF). The algorithm is based on an extended version of a conventional PSO (Particle Swarm Optimization) mechanism. In other words, the proposed algorithm is based on integration of k-means algorithm and simulated annealing mechanism, named KASA-PSO. To evaluate the robustness of KASA-PSO, its clustering results are evaluated by research grants experts working at KRF. Empirical results revealed that the proposed KASA-PSO clustering method shows improved results than conventional clustering method.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.11
no.6
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pp.45-51
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2002
The existing methods to split overall gear ratio of the cylindrical multi-stage gear train have their own limitations to be used in practical design and are also problematic to be implemented in a formalized algerian. This paper proposes two types of new methods to find gear ratios best approximating the overall gear ratio. The proposed methods are quite general to be applied to the gear train having any number of stages, and offer a considerably good result in a very short time. The first method uses the random search method and the second one is based on the simulated annealing algorithm. The proposed algorithms are expected to be very useful not only as an independent program to split overall gear ratio, but also as a desist sub-module for the integrated desist system of multi-stage gear drives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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