The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.530-539
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2007
Many construction projects such as highways, pipelines, tunnels, and high-rise buildings typically contain repetitive activities. Research has shown that the Critical Path Method (CPM) is not efficient in scheduling linear construction projects that involve repetitive tasks. Linear Scheduling Method (LSM) is one of the techniques that have been developed since 1960s to handle projects with repetitive characteristics. Although LSM has been regarded as a technique that provides significant advantages over CPM in linear construction projects, it has been mainly viewed as a graphical complement to the CPM. Studies of scheduling linear construction projects with resource consideration are rare, especially with multiple resource constraints. The objective of this proposed research is to explore a resource assignment mechanism, which assigns multiple critical resources to all activities to minimize the project duration while satisfying the activities precedence relationship and resource limitations. Resources assigned to an activity are allowed to vary within a range at different stations, which is a combinatorial optimization problem in nature. A heuristic multiple resource allocation algorithm is explored to obtain a feasible initial solution. The Simulated Annealing search algorithm is then utilized to improve the initial solution for obtaining near-optimum solutions. A housing example is studied to demonstrate the resource assignment mechanism.
In the printer and the facsimile communication, digital halftoning is extremely important technologies. Error diffusion method is applied easy for color image halftoning. But the problem in error diffusion method is that a quite unrelated color has been generated though it is necessary to express the area of the grayscale in the black and white when the image that there is an area of the grayscale on a part of the color image is processed. The halftoning was assumed to be a combinational optimization problem to solve this problem, and the method of using SA (Simulated Annealing) was proposed. However, new problem existed because the processing time was a great amount compared with error diffusion method. Then, we propose the new error diffusion method.
In this paper, a method to apply the simulated annealing method to three dimensional layout design problem which has multiple constraint conditions and evaluation criteria, was suggested. A program to support three dimensional layout design was developed according to the suggested method. This program was applied to the layout design of the wireless unmaned ocean space submergible boat. The layout result was improved 19.0% for the result of layout design expert. By this, it was verified that the suggested method has validity in supporting three dimensional layout design problem.
The performance of simulated annealing (SA) algorithm such as solution optimality and computation time mainly depends on how to determine the SA-related parameters Several schemes have been suggested to improve the performance of SA and several parameter design methods have been utilized to select parameter values of each scheme. In this paper, we propose a new SA algorithm design method that can determine schemes as well as parameter values simultaneously The new SA algorithm design method is based on the Taguchl method which primarily selects the design parameters for a product or process to minimize the effect of noise parameters. so that the response is close to the desired target with minimum variation. To show the effectiveness of the proposed method, extensive computation experiments are conducted.
This paper proposes new cost error measurement method and analyzes the optimistic and pessimistic cost errors statistically which is resulted from an asynchronous parallel Simulated annealing (SA) in distributed memory multicomputers. The traditional cost error measurement scheme has inherent problems which are corrected in the new method. At each temperature the new method predicts the amount of cost error that an algorithm will tolerate and still converge by the hill-climbing nature of SA. This method also explains three interesting phenomenon of he cost error analytically. So the new cost error measurement method provides a single mechanism for the occurrence of cost error and its control.
The purpose of clustering is to partition a set of objects into several clusters based on some appropriate similarity measure. In most cases, clustering is considered without any prior information on the number of clusters or the structure of the given data, which makes clustering is one example of very complicated combinatorial optimization problems. In this paper we propose a general-purpose clustering method that can determine the proper number of clusters as well as efficiently carry out clustering analysis for various types of data. The method is composed of two stages. In the first stage, two different hierarchical clustering methods are used to get a reasonably good clustering result, which is improved In the second stage by ASA(accelerated simulated annealing) algorithm equipped with specially designed perturbation schemes. Extensive experimental results are given to demonstrate the apparent usefulness of our ASA clustering method.
One of the biggest problems in structural steel calculation is the design of structures using the lowest possible material weight, making this a slow and costly process. To achieve this objective, several optimization methods have been developed and tested. Nevertheless, a method that performs very efficiently when applied to different problems is not yet available. Based on this assumption, this work proposes a hybrid metaheuristic algorithm for geometric and dimensional optimization of space trusses, called Simulated Squirrel Search Algorithm, which consists of an association of the well-established neighborhood shifting algorithm (Simulated Annealing) with a recently developed promising population algorithm (Squirrel Search Algorithm, or SSA). In this study, two models are tried, being respectively, a classical model from the literature (25-bar space truss) and a roof system composed of space trusses. The structures are subjected to resistance and displacement constraints. A penalty function using Fuzzy Logic (FL) is investigated. Comparative analyses are performed between the Squirrel Search Algorithm (SSSA) and other optimization methods present in the literature. The results obtained indicate that the proposed method can be competitive with other heuristics.
본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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