혼합형 유전 알고리즘을 이용한 시스템 근사화 및 응용

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :전기·컴퓨터공학부,2006.Docto

Function approximation with genetic nonlinear least squares hybrid

Thesis (master`s)--서울대학교 대학원 :전기·컴퓨터공학부,2001.Maste

A hybrid genetic algorithm for the optimal transporter management plan in a shipyard

본 연구에서는 트랜스포터의 할당 및 운행 순서를 최적화하기 위한 유전 알고리즘을 제안한다. 유전 알고리즘의 해는 리스트의 집합으로 표현되는데 각 리스트는 해당 트랜스포터가 작업할 순서를 나타낸다. 또한 성능 향상을 위해 효과적인 지역 탐색 연산을 결합한 혼합형 유전 알고리즘의 형태로 구현하였다. 지역 탐색 연산은 작업량이 적은 트랜스포터에서 작업의 블록을 꺼내어다른 트랜스포터의 작업 목록에 삽입함으로써 트랜스포터 운용 대수의 감소를 유도한다. 제안하는 알고리즘의 효용성을 평가하기 위해 실제 조선소와 유사한 규모의 시뮬레이션 환경을 통해Multi-Start 및 순수 유전알고리즘과 비교하였다. 가장 큰 규모의 문제에 대해 그들에 비해 트랜스포터 수는 각각 40% 및 34%, 총작업 소요 시간은 27% 및 17% 감소시켰다. In this study, we propose a genetic algorithm (GA) to optimize the allocation and operation order of transporters. The solution in the GA is represented by a set of lists each of which the operation order of the corresponding transporter. In addition, it was implemented in the form of a hybrid genetic algorithm combining effective local search operations for performance improvement. The local search reduces the number of operating transporters by moving blocks from a transporter with a low workload into that with a high workload. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, it was compared with Multi-Start and a pure genetic algorithm through a simulation environment similar in scale to an actual shipyard. For the largest problem, compared to them, the number of transporters was reduced by 40% and 34%, and the total task time was reduced by 27% and 17%, respectively

Shipyard Skid Sequence Optimization Using a Hybrid Genetic Algorithm

본 연구는 조선소 소조립 공정에서 스키드 투입 순서 최적화를 통해 전체 작업시간을 단축시키는 새로운 유전 알고리즘 방법을 제안한다. 하나의 해는 스키드 번호들의 순열로 표현되며 그러한 표현에 적합한 유전 연산자들을 적용하였다. 또한 탐색 성능의 개선을 위해 UniDev라 불리우는 기존의 휴리스틱 알고리즘을 적절하게 변형하여 유전 알고리즘과 결합하였다. 특히 UniDev에서 느린 스키드 탐색 부분을 그리디 알고리즘의 형태로 변경하였다. 매우 큰 규모의 문제에 대해시뮬레이션을 수행한 결과 Multi-Start 탐색과 UniDev기반 혼합형 유전알고리즘에 비해 본 연구에서 제안하는 방법이 안정적으로 작업시간을 최소화함을 관찰하였다. In this paper, we propose a novel genetic algorithm to reduce the overall span time by optimizing the skid insertion sequence in the shipyard subassembly process. We represented a solution by a permutation of a set of skid ids and applied genetic operators suitable for such a representation. In addition, we combined the genetic algorithm and the existing heuristic algorithm called UniDev which is properly modified to improve the search performance. In particular, the slow skid search part in UniDev was changed to a greedy algorithm. Through extensive large-scaled simulations, it was observed that the span time of our method was stably minimized compared to Multi-Start search and a genetic algorithm combined with UniDev

제2회 충남 협동조합 연구포럼 '한국협동조합의 과제와 지역사회 기여' (권영근,유정규)

- 협동조합은 Association과 Enterprise의 변증법적 통일체 이다 - - 협동조합은,「사회자본」을 토대로 한 사업체 이다.「사회자본」은「지역」을 토대로 형성된 것이다. - - 「시장과 국가의 복합 시스템에 의한 국민생활의 식민지화」,「재(財閥)ㆍ권(權力)ㆍ언(言論)ㆍ학(學界)ㆍ종(宗敎)의 담합구조에 의한 국민생활의 식민지화」를 협동조합 섹터를 통하여 극복할려고 한다 - “ 정신이상이란 꼭 같은 짓을 되풀이하면서 다른 결과가 나오기를 기대하는 행태 ”라고 아인슈타인은 말하였다. - 이후 생략￭[제1주제]한국협동조합 정체성(Identity)위기와 「지역」사회에 대한 기여 (권영근 한국 농어촌 사회연구소 부이사장) I.정치 경제학과 사회(적) 경제(학) II.레이드로 보고서와 ICA 1995년 문서 III.협동조합은 Association과 Enterprise의 통일체이다. IV.UN과 협동조합 : 지역사회에 대한 기여-사회적 배제(개발)와 일자리 창출(Coop) V.Association과 사회적 협동조합 (Community 협동조합) VI.결론 ￭[제2주제]한국 협동조합운동의 경과와 현황 그리고 과제 (유정규 지역재단 운영이사) I.머리말 II.한국협동조합운동의 경과 III.한국협동조합운동의 현황 IV.세계협동조합의 최근동향과 한국협동조합의 과제 V.마무

A novel constrained genetic algorithm-based Boolean network inference method from steady-state gene expression data

Motivation: It is a challenging problem in systems biology to infer both the network structure and dynamics of a gene regulatory network from steady-state gene expression data. Some methods based on Boolean or differential equation models have been proposed but they were not efficient in inference of large-scale networks. Therefore, it is necessary to develop a method to infer the network structure and dynamics accurately on large-scale networks using steady-state expression. Results: In this study, we propose a novel constrained genetic algorithm-based Boolean network inference (CGA-BNI) method where a Boolean canalyzing update rule scheme was employed to capture coarse-grained dynamics. Given steady-state gene expression data as an input, CGA-BNI identifies a set of path consistency-based constraints by comparing the gene expression level between the wild-type and the mutant experiments. It then searches Boolean networks which satisfy the constraints and induce attractors most similar to steady-state expressions. We devised a heuristic mutation operation for faster convergence and implemented a parallel evaluation routine for execution time reduction. Through extensive simulations on the artificial and the real gene expression datasets, CGA-BNI showed better performance than four other existing methods in terms of both structural and dynamics prediction accuracies. Taken together, CGA-BNI is a promising tool to predict both the structure and the dynamics of a gene regulatory network when a highest accuracy is needed at the cost of sacrificing the execution time