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 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.
Lots of effort toward design optimizations have been paid for a cost-effective system design in various ways from a transistor level to RTL designs. In this paper, we propose a bit level optimization of an adder design for expanding its design space. For the bit-level optimization, a heterogeneous adder organization utilizing a mixture of carry propagation schemes is proposed to design a delay-area efficient adder which were not available in an ordinary design space. Then, we develop an optimization method based on Integer Linear Programming to search the expanded design space of the heterogeneous adder. The novelty of the Proposed architecture and optimization method is introducing a bit level reconstruction/recombination of IPs which have same functionality but different speed and area characteristics for producing more find-grained delay-area optimization.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.5
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pp.427-436
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2010
This paper deals with a task assignment problem of multiple UAVs performing multiple tasks on multiple targets. The task assignment problem of multiple UAVs is a kind of combinatorial optimization problems such as traveling salesman problem or vehicle routing problem, and it has NP-hard computational complexity. Therefore, computation time increases as the size of considered problem increases. To solve the problem efficiently, approximation methods or heuristic methods are widely used. In this study, the problem is formulated as a mixed integer linear program, and is solved by a mixed integer linear programming and a genetic algorithm, respectively. Numerical simulations for the environment of the multiple targets, multiple tasks, and obstacles were performed to analyze the optimality and efficiency of each method.
A signal optimization model is proposed by applying the Cell-Transmission Model(CTM) as an embedded traffic flow model to estimate a system-optimal signal timing plan in a transportation network composed of signalized intersections. Beyond the existing signal-optimization models, the CTM provides appropriate theoretical and practical backgrounds to simulate oversaturation phenomena such as shockwave, queue length, and spillback. The model is formulated on the Mixed-Integer Programming(MIP) theory. The proposed model implies a system-optimal in a sense that traffic demand and signal system cooperate to minimize the traffic network cost: the demand departing from origins through route choice behavior until arriving at destinations and the signal system by calculating optimal signal timings considering the movement of these demand. The potential of model's practical application is demonstrated through a comparison study of two signal control strategies: optimal and fixed signal controls.
In this research, we dealt with an optimization problem which aims to minimize total cost of resources usage and network routing in a smart node environment. Toward this, we briefly introduced technology trends in smart nodes, methods in resource optimization fields, economic effects of smart network and content delivery (or distribution) network (CDN). Moreover, based on CDN we proposed and implemented a mathematical (mixed integer) programming model to combine replica placement and requests distribution problem (RPRDP) and routing problem. Computational result of an example on RPRDP+Routing problem is also provided.
Kim, Bosoek;Lee, Chang-Hun;Tahk, Min-Jea;Kim, Da-Sol;Kim, Sang-Hyun;Lee, Hyun-Seok
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.5
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pp.365-372
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2021
This paper deals with an optimal Weapon-Target Assignment (WTA) algorithm for Closed-In Weapon Systems (CIWS), considering variable burst time. In this study, the WTA problem for CIWS is formulated based on Mixed Integer Linear Programming (MILP). Unlike the previous study assuming that the burst time is fixed regardless of the engagement range, the proposed method utilizes the variable burst time based on the kill probability according to the engagement range. Thus, the proposed method can reflect a more realistic engagement situation and reduce the reaction time of CIWS against targets, compared to the existing method. In this paper, we first reformulate the existing MILP-based WTA problem to accommodate the variable burst Time. The proposed method is then validated through numerical simulations with the help of a commercial optimization tool.
도시간선도로의 신호시간요소를 계획하는 방법은 크게 3가지로 나뉜다. 이들은 통 과폭 최대화모형, 지체도 최소화 모형 그리고 이들 두 가지 모형의 통합모형으로 구분된다. 기존의 통합모형은 지체를 줄이기 위하여 최대 통과폭 모형인 PASSER-II로 최적화된 좌회 전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용하는 방법이다. 그러나 통과폭 최대모형과 기존의 통합 모형은 지체를 최소화해주지 못하고, 반면에 지체도 최소화모형인 TRANSYT-7F는 좌회전 현시순서를 최적화 시켜주지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 모 형들의 갖고 있는 단점을 극복하기 위하여 좌회전현시를 최적화하면서 지체를 최소화해줄 수 있는 새로운 모형(KS_SIGNAL)을 개발하는데 있다. 개발된 모형은 MAXBAND 등과 같은 최대통과폭모형을 발전시킨 혼합정수계획법 형태를 갖는다. 평가결과에 의하면 개발된 모형 으로 최적화된 좌회전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용할 경우 TRANSYT-7F나 PASSER-II 와 TRANSYT-7F를 통합한 기존 모형들보다 지체를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
In this study, for the purpose of water supply planning, we propose a sophisticated multi-period mixed integer programming model that can coordinate the behavior of multi-reservoir operation, minimizing unnecessary spill. It can simulate the system with operating rules which are self- generated by the optimization engine in the algorithm. It is an optimization model in structure, but it indeed simulates the coordinating behavior of multi-reservoir operation. It minimizes the water shortfalls in demand requirements, maintaining flood reserve volume, minimizing unnecessary spill, maximizing hydropower generation release, keeping water storage levels high for efficient hydroelectric turbine operation. This optimization model is a large scale mixed integer programming problem that consists of 3.920 integer variables and 68.658 by 132.384 node-arc incidence matrix for 28 years of data. In order to handle the enormous amount of data generated by a big mathematical model, the utilization of DBMS (data base management system)seems to be inevitable. It has been tested with the Han River multi-reservoir system in Korea, which consists of 2 large multipurpose dams and 3 hydroelectric dams. We demonstrated successfully that there is a good chance of saving substantial amount of water should it be put to use in real time with a good inflow forecasting system.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.53-55
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2014
Offshore 에서의 oil & gas 생산은 해상이라는 환경으로 인한 고유의 특성 때문에 항상 다수의 변수들에 영향을 받으며, 막대한 비용이 소요되기 때문에 비용을 최소화하며, 비용 대비 수익을 최대화시키기 위한 optimal design이 필수이다. 본 논문은 가상의 offshore plant와 이에서 생산된 oil의 수요지들을 설정하여 시장수요에 따른 offshore 생산의 최적화 문제를 연구대상으로 하며, 다수의 offshore oil fields를 보유한 major oil company가 당면할 수 있는 offshore production에 관한 문제를 일반화하여 정의하고, 이윤을 극대화시킬 수 있는 최적화 모형을 혼합정수계획모형(mixed integer programming)으로 정식화 하였다. 최적화 모형의 해는 Microsoft office excel solver를 통해 구하였으며 그 계산실험의 결과를 요약하여 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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