Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.402-402
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2019
최근 기후변화에 따른 용수사용량의 계절별 변화가 나타나고 있다. 따라서, 효율적인 용수 관리에 대한 관심은 배수지 및 송수 시스템의 운영을 넘어 정수장의 운영에서도 그 변화가 나타나고 있다. 수질관리 측면에 다소 집중되었던 정수장 운영의 중요도는 수량을 함께 관리하는 방향으로 변화할 것으로 전망되며, 따라서 취수 단계에서부터 용수 공급의 전 과정을 고려하는 지능형 정수장 관리시스템이 주목받고 있다. 상수도 공급을 위한 정수장의 운영은 크게 원수의 취수 및 도수, 정수처리, 정수된 용수의 저장, 배수 및 급수의 과정으로 구분할 수 있다. 이때, 원수의 취수와 도수, 정수처리 과정에는 상대적으로 긴 시간이 소요되므로, 정수장의 운영 관리자는 이러한 지연시간을 감안해서 배수지의 상태를 예측하여 취수계획을 결정해야 한다. 한편, 정수장 시설을 운영하기 위해서는 전력이 소모되며, 산업전력 단가는 시간대별 변동폭이 큰 것으로 알려져 있다. 따라서, 정수장의 효율적인 운영을 위해서는 용수의 수요예측과 배수지 수위변동, 취수 및 정수설비의 규모 등을 고려하는 동시에, 전력 단가가 낮은 시간대에 설비를 집중적으로 운영할 수 있는 계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용하여, 수요예측을 바탕으로 장기취수계획을 수립하기 위한 방안을 세 가지로 구분하였으며, 각각의 장단점을 다음과 같이 예상하였다. 1) 24시간 간격으로 시간당 취수계획을 수립하는 최적화 방안, 2) 24시간의 시간당 취수계획을 1시간 간격으로 수립하는 실시간 최적화 방안, 3) 전체 모의기간 동안의 시간당 취수계획을 한번에 수립하는 최적화 방안. 24시간 간격 최적화는 수립 및 적용이 간단한 반면, 실시간 수요변화를 고려할 수 없어 단위시간(24시간) 후반부의 최적화 효율이 떨어지는 단점이 있다. 1시간 간격의 실시간 최적화는 수요변화를 가장 정확히 반영하는 반면, 최적화 수행 횟수가 증가하는 단점이 있다. 전체 모의기간 최적화는 장기 수요예측을 고려한 탄력적 취수계획을 수립하는 반면, 수요예측의 불확실성에 따른 오차 발생위험이 크다. 본 연구에서는 국내 H 정수장을 대상으로 각각의 최적 취수계획 수립 방안을 정수장 운영의 안정성, 탄력성, 경제성 등을 기준으로 비교, 분석하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.1-9
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2010
In this paper, we propose a methodology in which a power-delay product of a binary adder is optimized based on the heterogeneous adder architecture. We formulate the power-delay product of the heterogeneous adder by using integer linear programming(ILP). For the use of ILP optimization, we adopt a transformation technique in which the initial non-linear expression for the power-delay product is converted into linear expression. The experimental result shows the superiority of the suggested method compared to the cases in which only conventional adder is used.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.415-424
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1992
본 논문에서는 정수선형계획법을 반도체 설계자동화과정에 이용한 예를 보인다. 반도체 설계자동화과정은 매우 여러 단계를 거치게 되는데, 본 논문에서는 상위수준 합성중 스케쥴링(scheduling)문제에 정수선형계획법을 응용하였다. 여기서 스케쥴링 문제는 설계자동화의 초기단계에서 알고리듬으로 주어진 입력을 하드웨어 요소들로 표현하는 과정에서 매 제어단계(control step)에서 수행하여야 할 연산내용을 결정하는 문제이다. 스케쥴링의 목적함수는 주어진 제어단계 갯수내에서 하드웨어 비용의 최소화이다. 이를 위해 우선 ASAP(As Soon As Possible)과 ALAP(As Late As Possible)방법을 이용하여 매 연산의 수행시작이 가능한 가장 빠른 시간과 가장 늦은 시간을 구한다. 이 두 시간 사이가 각 연산의 time frame이 되며 이를 이용하여 스케쥴링 문제를 정수 선형 계획법으로 공식화하여 풀었다. 이 공식화는 chaining, multicycle연산, pipeline data path, pipeline기능 유닛등에도 일반화하여 적용가능함을 보인다. 실험을 통해 본 공식화 방법이 기존 알고리듬에 의한 해보다 우수한 해를 제공함을 보인다. 비교를 위해 잘 알려진 benchmark회로인 bandpass filter를 이용하였는데 이 회로는 8개의 덧셈, 7개의 뺄셈 및 12개의 곱셈연산을 포함하고 있다. 제시된 알고리듬은 이 회로를 8개의 제어단계내에 총비용 675 (연산별 하드웨어 비용은 라이브러리로 주어짐)로 스케쥴링하였는데 이는 기존의 최상의 결과인 685보다 우수한 결과이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.2
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pp.27-35
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2009
Integer programming is a very effective technique for searching optimal solution of combinatorial optimization problems. However, its applicability is limited to linear models. In this paper, I propose an effective method for solving a nonlinear optimization problem by integrating the powerful search performance of integer programming and the flexibility of neighborhood search algorithms. In the first phase, integer programming is executed with subproblem which can be represented as a linear form from the given problem. In the second phase, a neighborhood search algorithm is executed with the whole problem by taking the result of the first phase as the initial solution. Through the experimental results using a nonlinear maximal covering problem, I confirmed that such a simple integration method can produce far better solutions than a neighborhood search algorithm alone. It is estimated that the success is primarily due to the powerful performance of integer programming.
An optimization model of water intake planning is developed based on a linear programming (LP) for the intelligent water purification plant operation system. The proposed optimization model minimizes the water treatment costs of raw water purification by considering a time-delay of treatment process and hourly electricity tariff, which is subject to various operation constraints, such as water intake limit, storage tank capacity, and water demand forecasts. For demonstration, the developed model is applied to H water purification center. Here, we have tested three optimization strategies and the results are compared and analyzed in economic and safety aspects. The optimization model is expected to be used as a decision support tool for optimal water intake scheduling of domestic water purification centers.
An optimal unit commitment model for efficient management of water and energy resources in a basin using combined mixed integer programming is developed. The combined mixed integer programming model is able to solve the inconsistency problem that may occur from mixed integer programming models. The technique which enables the use of conditional constraints and either-or constraints in the linear programming is also suggested. As a result of applying the combined mixed integer programming model to Lower Colorado River Basin in United States. the basin efficiency is decreased by 1.53% from the results of the mixed integer programming, while it is increased by 0.67% from the results of the historical operation. It is found that the decreased allowable error between power supplies and demands in the combined mixed integer programming causes the decreased basin efficiency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.47-55
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2010
Linear constraint satisfaction optimization problem is a kind of combinatorial optimization problem involving linearly expressed objective function and complex constraints. Integer programming is known as a very effective technique for such problem but require very much time and memory until finding a suboptimal solution. In this paper, we propose a method to improve the search performance by integrating local search and integer programming. Basically, simple hill-climbing search, which is the simplest form of local search, is used to solve the given problem and integer programming is applied to generate a neighbor solution. In addition, constraint programming is used to generate an initial solution. Through the experimental results using N-Queens maximization problems, we confirmed that the proposed method can produce far better solutions than any other search methods.
Park, Yong Kuk;Lee, Min Goo;Jung, Kyung Kwon;Won, Young-Jin
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.11
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pp.166-174
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2016
In this paper, we developed a mixed-integer linear programming model for transportation planning of athletes in sports events. The transportation planning of athletes involves finding the lowest-cost and fastest-time plan for distributing athletes from multiple accommodation to stadium. The decision variables associate with the number of driving events, and the total transportation cost is the objective function that needs to be minimized. The proposed method uses mixed integer linear programming to solve transportation problem, thus the global optimality is guaranteed. In order to verify the effectiveness of proposed method, we performed simulation and built the sports event management service platform (SEMSP) for transportation planning.
열차운영계획은 수송수요 산정, 운행노선계획, 열차시간표 작성 기관차 및 인원의 할당 등 광범위한 내용을 포괄하고 있으나, 본 논문에서는 계획의 초기단계에서 결정 가능한 운행노선계획을 대상으로 범위를 설정하였다. 운영목표에 따른 전략은 사용자, 운영자, 사회전체의 입장에서 고려될 수 있는데, 이러한 전략에 의해 운행 될 수 있는 열차운행패턴을 운영비용의 최소화, 통행시간의 최소화. 운영자 수익의 최대화 모형으로 해결하고자 하였다. 2004년 이후에 운행이 예상되는 고속철도/기존철도는 운영계획의 변경이 예상되는 바, 상기의 목표에 따라 열차운영패턴을 작성하여 개발된 효과척도의 적용을 통해 정책적인 적용가능성을 평가하였으며 기존 계획된 철도청의 운영계획과도 아울러 비교, 최적대안을 선정하였다. 본 고에서는 수리계획모형인 비선형정수계획모형(MINLP)으로서 국내 철도망에 부합하는 운영계획을 작성하였으며, 이에 따른 열차-km는 수익최대화 모형, 인-km는 철도청의 열차운영계획이 가장 많은 것으로 나타났다. 인-hour는 수익 최대화 모형과 통행시간 최소화 모형이 가장 적은 것으로 나타났는데, 이는 장거리 노선의 편성이 증가된 것으로 사료된다. 이러한 결과를 산출함에 있어. 어려운 점은 각 구간의 기하급수적 증가, 결정변수의 초기값 선정 등이 있으나, 그동안 연구된 각종 경험적 기법의 적용과 실제 편성 가능한 변수의 적용을 통해 이를 해결하였다. 추후 설정된 모형의 비교에 적합한 효과척도의 개발과 전국적으로 사례구간의 확장 및 모형의 최적대안 선택 시 효과척도의 가중치에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.11
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pp.787-794
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2019
In this paper, a Mixed Integer Linear Programming(MILP) approach for solving optimal Weapon-Target Assignment(WTA) problem of multiple dissimilar Closed-In Weapon Systems (CIWS) is proposed. Generally, WTA problems are formulated in nonlinear mixed integer optimization form, which often requires impractical exhaustive search to optimize. However, transforming the problem into a structured MILP problem enables global optimization with an acceptable computational load. The problem of interest considers defense against several threats approaching the asset from various directions, with different time of arrival. Moreover, we consider multiple dissimilar CIWSs defending the asset. We derive a MILP form of the given nonlinear WTA problem. The formulated MILP problem is implemented with a commercial optimizer, and the optimization result is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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