Optimization of Constrained Function Using Genetic Algorithm

Optimization is the process of finding the minimum or maximum value that a particular function attains which also means finding the value for the independent variables of a function for which function is minimum or maximum. As real world problems are different and can be represented by different types of functions, so are the optimization algorithms. From last few decades, lot of research has been invested in developing different techniques of optimization suitable for different types of functions. These methods are broadly classified in to calculus based and search based methods.  After brief description on optimization and classification of different optimization problems, this study focuses on constrained optimization problem and the use of Genetic Algorithm to optimize  such problems. Keywords: Optimization, Genetic Algorithm, Penalty functio

PID Controller Optimization by GA and Its Performances on the Electro-hydraulic Servo Control System

AbstractA proportional integral derivative (PID) controller is designed and attached to electro-hydraulic servo actuator system (EHSAS) to control the angular position of the rotary actuator which control the movable surface of space vehicles. The PID gain parameters are optimized by the genetic algorithm (GA). The controller is verified on the new state-space model of servo-valves attached to the physical rotary actuator by SIMULINK program. The controller and the state-space model are verified experimentally. Simulation and experi-mental results verify the effectiveness of the PID controller adaptive by GA to control the angular position of the rotary actuator as com-pared with the classical PID controller and the compensator controller

The Zoo Simulation With Animal Behavior Optimazation Based Genetic Algorithm

The character and behavior simulation of archipelago animals in the era of globalization is very interesting when applied to the school children learning and it can be further developed to research about the behavior of endangered species which now they are very difficult to find. With the optimization of the use of behavior-based Genetic Algorithm (GA) in the zoo simulation will provide a diversity of local wildlife movements are optimized in accordance with good range between the minimum and maximum values from a data bank of animal behavior. The range of values from minimum to maximum to will make a difference between the behavior of individual animals within a species is virtual so that it looks natural in a real environment

Improving Roadside Unit deployment in vehicular networks by exploiting genetic algorithms

Vehicular networks make use of the Roadside Units (RSUs) to enhance the communication capabilities of the vehicles in order to forward control messages and/or to provide Internet access to vehicles, drivers and passengers. Unfortunately, within vehicular networks, the wireless signal propagation is mostly affected by buildings and other obstacles (e.g., urban fixtures), in particular when considering the IEEE 802.11p standard. Therefore, a crowded RSU deployment may be required to ensure vehicular communications within urban environments. Furthermore, some applications, notably those applications related to safety, require a fast and reliable warning data transmission to the emergency services and traffic authorities. However, communication is not always possible in vehicular environments due to the lack of connectivity even employing multiple hops. To overcome the signal propagation problem and delayed warning notification time issues, an effective, smart, cost-effective and all-purpose RSU deployment policy should be put into place. In this paper, we propose the genetic algorithm for roadside unit deployment (GARSUD) system, which uses a genetic algorithm that is capable of automatically providing an RSU deployment suitable for any given road map layout. Our simulation results show that GARSUD is able to reduce the warning notification time (the time required to inform emergency authorities in traffic danger situations) and to improve vehicular communication capabilities within different density scenarios and complexity layouts

E4ML: Educational Tool for Machine Learning

There are various types of machine learning algorithms with certain processes taken by the algorithm.In teaching of the machine learning algorithms, such processes need to be explained especially to the beginner in introductory level.This paper discusses the development the tool that addresses the process by certain algorithm to produce a hypothesis or output based on given data.This tool can also be used in teaching and learning purposes.The explanation of processes by the algorithms is demonstrated through simple simulation.The source of the algorithms was adapted from Mitchell book [1] that cover popular algorithms in machine learning for teaching and learning such as Concept Learning, Decision Tree, Bayesian Learning, Neural Networks, and Instance based Learning.The tool also used several classes of Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) as a basis for the design and implementation of the new tool that focuses on explaining the processes taken by certain algorithm

DETERMINAÇÃO DE REGIÕES HOMÓLOGAS PARA REGISTRO DE UMA SÉRIE MULTITEMPORAL DE IMAGENS DE SATÉLITE USANDO ALGORITMOS GENÉTICOS

O presente trabalho faz parte do programa GEOSAFRAS, estimativa e safras no Brasil, coordenado pela Companhia Nacional de Abastecimento e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento.  Uma aplicação muito comum no gerenciamento de safras é o monitoramento de mudanças nos campos de cultivo usando imagens de satélite adquiridas em diferentes datas. Para isto, a compatibilidade espacial entre essas imagens é um requisito básico, mais ainda quando se trata de imagens de diferentes sensores. Nesse artigo é descrita uma metodologia para a semi-automação do processo de correção geométrica com a finalidade de facilitar o ajuste geométrico entre imagens de diferentes sensores. Inicialmente, uma imagem base é manualmente corrigida a partir de dados extraídos de uma carta topográfica digital. Após essa correção, a imagem corrigida é utilizada como elemento base de referência para corrigir as outras imagens (denominadas neste trabalho de imagens de ajuste), as  quais são adquiridas em datas diferentes e/ou de diferentes sensores. Depois de corrigida a imagem base todas as imagens (base e de ajuste) são segmentadas e classificadas. Os segmentos classificados como vegetação florestal são escolhidos para compor a malha relacional. As imagens de ajuste são registradas pelo processo  imagem-imagem usando os centróides dos segmentos de vegetação florestal. Os segmentos de vegetação florestal presentes na imagem base são confrontados com os segmentos correspondentes nas imagens de ajuste, para buscar correspondências (matching). O processo de  matching é realizado através da aplicação de algoritmos genéticos. Ao obter um resultado satisfatório na busca de correspondência, calcula-se os centróides  correspondentes aos segmentos detectados, os quais são utilizados como pontos de controle para o processo de registro das imagens. Os resultados mostram que os algoritmosgenéticos encontraram a solução ótima na maior parte dos experimentos realizados. Porém, para a imagem LANDSAT 2002 reamostrada a solução encontrada foi sub-ótima, pois um segmento sofreu grandes variações em relação ao mesmo segmento na imagem base.

Determinação de regiões homólogas para registro de uma série multitemporal de imagens de satélite usando algoritmos genéticos

O presente trabalho faz parte do programa GEOSAFRAS, estimativa e safras no Brasil, coordenado pela Companhia Nacional de Abastecimento e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Uma aplicação muito comum no gerenciamento de safras é o monitoramento de mudanças nos campos de cultivo usando imagens de satélite adquiridas em diferentes datas. Para isto, a compatibilidade espacial entre essas imagens é um requisito básico, mais ainda quando se trata de imagens de diferentes sensores. Nesse artigo é descrita uma metodologia para a semi-automação do processo de correção geométrica com a finalidade de facilitar o ajuste geométrico entre imagens de diferentes sensores. Inicialmente, uma imagem base é manualmente corrigida a partir de dados extraídos de uma carta topográfica digital. Após essa correção, a imagem corrigida é utilizada como elemento base de referência para corrigir as outras imagens (denominadas neste trabalho de imagens de ajuste), as quais são adquiridas em datas diferentes e/ou de diferentes sensores. Depois de corrigida a imagem base todas as imagens (base e de ajuste) são segmentadas e classificadas. Os segmentos classificados como vegetação florestal são escolhidos para compor a malha relacional. As imagens de ajuste são registradas pelo processo imagem-imagem usando os centróides dos segmentos de vegetação florestal. Os segmentos de vegetação florestal presentes na imagem base são confrontados com os segmentos correspondentes nas imagens de ajuste, para buscar correspondências (matching). O processo de matching é realizado através da aplicação de algoritmos genéticos. Ao obter um resultado satisfatório na busca de correspondência, calcula-se os centróides correspondentes aos segmentos detectados, os quais são utilizados como pontos de controle para o processo de registro das imagens. Os resultados mostram que os algoritmos genéticos encontraram a solução ótima na maior parte dos experimentos realizados. Porém, para a imagem LANDSAT 2002 reamostrada a solução encontrada foi sub-ótima, pois um segmento sofreu grandes variações em relação ao mesmo segmento na imagem base