KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3565-3583
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2022
The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.
This study presents an application of adaptive particle swarm optimization (APSO) to solving the bi-level job-shop scheduling problem (JSP). The test problem presented here is $10{\times}10$ JSP (ten jobs and ten machines) with tribottleneck machines formulated as a bi-level formulation. APSO is used to solve the test problem and the result is compared with the result solved by basic PSO. The results of the test problem show that the results from APSO are significantly different when compared with the result from basic PSO in terms of the upper level objective value and the iteration number in which the best solution is first identified, but there is no significant difference in the lower objective value. These results confirmed that the quality of solutions from APSO is better than the basic PSO. Moreover, APSO can be used directly on a new problem instance without the exercise to select parameters.
Objective : The objective of this study is to investigate the intellectual characteristics of the specific language impairment(SLI) and the borderline intelligence-language disorder (BI-LD). Method : 30 Children participated in this study, IS children with SLI(K-WISC-ill FIQ above 85, Test of Problem Solving score below -1.25SD, verbal comprehension factor index of K-WISC III below 80), 14 children with BI-LD(K-WISC-ill FIQ $70^{\sim}85$, Test of Problem Solving score below -1.25SD, verbal comprehension factor index of K-WISC III below 80). All students were evaluated with K-WISC III, Test of Problem Solving. full-scale IQ (FSIQ), \ verbal intelligence quotient (VIQ), Verbal Comprehension Index, and Test of Problem Solving score were compared between two groups. Result : All subtests scores of PIQ in the SLI were significantly higher than those in the BI-LD. there was no significant difference in the subtests scores of VIQ. In the VIQ subtests, Information, Arithmetic, Comprehension score were higher in the SLI compared to the BI-LD, but the score of Similarities and Vocabulary were similar between two groups. Conclusion: These results suggest that inspite of the difference of PIQ, SLI and BI-LD have similar language abilities, and there are some different intellectual characteristics between SLI and BI-LD
This paper presents a fuzzy-goal programming(FGP) approach for Bi-Level Linear Multiple Objective Decision Making(BLL-MODM) problem in a large hierarchical decision making and planning organization. The proposed approach combines the attractive features of both fuzzy set theory and goal programming(GP) for MODM problem. The GP problem has been developed by fixing the weights and aspiration levels for generating pareto-optimal(satisfactory) solution at each level for BLL-MODM problem. The higher level decision maker(HLDM) provides the preferred values of decision vector under his control and bounds of his objective function to direct the lower level decision maker(LLDM) to search for his solution in the right direction. Illustrative numerical example is provided to demonstrate the proposed approach.
본 연구는 계층구조를 갖는 시스템의 각 목적함수들에 퍼지(FUZZY)집합 개념을 적용한 이단계 선형계획 모형을 다목적계획법으로 다루었다. 선형멤버쉽 함수를 이용하여 전형적인 Bi-level Linear Programming Problem(BLPP)으로 변형시켰으며, 기존의 BLPP 해법을 이용한 변형된 해법을 주시하고 예제를 통한 계산결과를 제시하였다. 퍼지이단계선형계층 (FBLPP)은 BLPP보다 실제환경을 자연스럽게 묘사할 수 있다. FBLPP는 각 의사결정자가 다목적함수를 갖는 다목적 이단계수리계획 모형의 유효해를 구하는데 이용할 수 있다.
Objective : The purpose of this study is to report to treat the patient who had numbness, paresthesia, pain after hip fracture in the category of Bi. Methods : The patient was treated by acupunture, moxibustion and herb medication. Conclusion : Pain, numbness, paresthesia belongs to Bi in the oriental medicine and the case that complains pain especially is Tong Bi. We experienced that improvement of the circulation the blood and gi, adding energy by acupuncture, moxibustion and herb medication have the effect treating Bi.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2711-2733
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2018
Minimizing power consumption in bandwidth limited optical traffic grooming networks is presented as a two-objective optimization problem. Since the main objective is to route a connection, the network throughput is maximized first, and then the minimum power consumption solution is found for this maximized throughput. Both transparent IP over WDM (Tp-IPoWDM) and translucent IP over WDM (Tl-IPoWDM) network may be applied to examine such bi-objective algorithms. Simulations show that the bi-objective algorithms are more energy-efficient than the single objective algorithms where only the throughput is optimized. For a Tp-IPoWDM network, both link based ILP (LB-ILP) and path based ILP (PB-ILP) methods are formulated and solved. Simulation results show that PB-ILP can save more power than LB-ILP because PB-ILP has more path selections when lightpath lengths are limited. For a Tl-IPoWDM network, only PB-ILP is formulated and we show that the Tl-IPoWDM network consumes less energy than the Tp-IPoWDM network, especially under a sparse network topology. For both kinds of networks, it is shown that network energy efficiency can be improved by over-provisioning wavelengths, which gives the network more path choices.
We present a novel deblurring algorithm for bi-level images blurred by some parameterizable point spread function. The proposed method iteratively searches unknown parameters in the point spread function and noise-to-signal ratio by minimizing an objective function that is based on the binariness and the difference between two intensity values of restoring image. In simulations and experiments, the proposed method showed improved performance compared with the Wiener filtering based method in terms of bit error rate after segmentation.
This paper proposes a Bi-level Genetic Algorithm for the Fixed Charge Transportation Problem with Non-linear Unit Cost. The problem has the property of mixed integer program with non-linear objective function and linear constraints. The bi-level procedure consists of the upper-GA and the lower-GA. While the upper-GA optimize the connectivity between each supply and demand pair, the lower-GA optimize the amount of transportation between the pairs set to be connected by the upper-GA. In the upper-GA, the feasibility of the connectivity are verified, and if a connectivity is not feasible, it is modified so as to be feasible. In the lower-GA, a simple method is used to obtain a pivot feasible solution under the restriction of the connectivity determined by the upper-GA. The obtained pivot feasible solution is utilized to generate the initial generation of chromosomes. The computational experiment is performed on the selected problems with several non-linear objective functions. The performance of the proposed procedure is analyzed with the result of experiment.
Research on interfacial crack formation in orthotropic bi-materials has experienced a notable increase in recent years, driven by growing concerns about structural integrity and reliability. The existence of a crack at the interface of bi-materials has a substantial impact on mechanical strength and can ultimately lead to fracture. The primary objective of this article is to introduce a comprehensive analytical model and establish stress relationships for investigating interfacial crack between two non-identical orthotropic materials with desired crack-fiber angles. In this paper, we present the application of the Interfacial Maximum Tangential Stress (IMTS) criterion, in combination with the Reinforcement Isotropic Solid (RIS) model, to investigate the behavior of interfacial cracks in orthotropic bi-materials under mixed-mode I/II loading conditions. We analytically characterize the stress state at the interfacial crack tip using both Stress Intensity Factors (SIFs) and the T-stress term. Orthotropic materials, due to their anisotropic nature, can exhibit complex crack tip stress fields, making it challenging to predict crack initiation behavior. The secondary objective of this study is to employ the IMTS criterion to predict the crack initiation angle and explore the notable impact of the T-stress term on fracture behavior. Furthermore, we validate the effectiveness of our approach in evaluating Fracture Limit Curves (FLCs) for interfacial cracks in orthotropic bi-materials by comparing our FLCs with relevant experimental data from existing literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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