This paper proposes a unit commitment scheduling method based on Genetic Algorithm(GA). Due to a variety of constraints to be satisfied, the search space of the UC problem is highly nonconvex, so the UC problem cannot be solved efficiently only using the standard GA To efficiently deal with the constraints of the problem and greatly reduce the search space of the GA, the minimum up and down time constraints are embedded in the binary strings that are coded to represent the on-off states of the generating units. The violations of other constraints arc handled by integrating penalty factors. To show the effectiveness of the GA based unit commitment scheduling, test results for system of 5 units are compared with results obtained using Lagrangian Relaxation and Dynamic Programming.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.911-923
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2016
빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.
사고수목을 이루는 게이트나 기본사상이 많아질수록 정상사상 확률의 정확한 계산이 어려워진다. 이를 극복하기 위해 BDD 방법을 적용하면 중소형 사고수목의 경우 짧은 시간에 근사계산 없이 정확한 값을 구할 수 있다. CUDD 함수를 이용하여 사고수목을 BDD로 변환하고 그로부터 정상사상의 발생확률을 구하는 고장경로 탐색 알고리즘을 고안하였다. 후방탐색 알고리즘은 전방탐색 알고리즘보다 고장경로의 탐색과 확률계산 시간에서 효과적이다. 이 탐색 알고리즘은 BDD에서 고장경로를 찾는데 있어서 탐색시간을 줄일 수 있고, 해당 사고수목의 단절집합과 최소단절집합을 찾는 유용한 방법이다.
본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
픽셀의 정보를 실숫값으로 표현하는 부동소수점 형식 이미지는 HDR 이미지 등에서 사용된다. 효율적인 중간값 필터 알고리즘에 관한 연구는 다양하게 이뤄졌지만 대부분 8비트 깊이 이하의 이미지에 적용할 수 있고 부동소수점 형식 이미지에 적용할 수 있는 알고리즘은 Gil과 Werman의 알고리즘을 비롯하여 제한적으로만 존재한다. 본 논문에서는 Gil과 Werman의 알고리즘을 개선한 Kim의 알고리즘을 다시 개선하여 부동소수점 형식 이미지에 대해 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 반복적으로 사용되는 이진 탐색 트리에 대한 중복 작업을 줄이고 역인덱스를 적용하여 실험 결과 Kim 알고리즘보다 약 10% 수행시간이 향상됨을 보인다.
A module or independent subtree is a part of a fault tree whose child gates or basic events are not repeated in the remaining part of the fault tree. Modules are necessarily employed in order to reduce the computational costs of fault tree quantification. This quantification generates fault tree solutions such as minimal cut sets, minimal path sets, or binary decision diagrams (BDDs), and then, calculates top event probability and importance measures. This paper presents a new linear time algorithm to detect modules of large fault trees. It is shown through benchmark tests that the new method proposed in this study can very quickly detect the modules of a huge fault tree. It is recommended that this method be implemented into fault tree solvers for efficient probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants.
The restricted shortest path problem is known to be weakly NP-hard and solvable in pseudo-polynomial time. Four fully polynomial approximation schemes (FPAS) are available in the literature, and most of these are based on pseudo-polynomial algorithms. In this paper, we propose a new FPAS that can be easily derived from a combination of a set of standard techniques. Although the complexity of the suggested algorithm is not as good as the fastest one available in the literature, it is practical in the sense that it does not rely on the bound tightening phase based on approximate binary search as in Hassin's fastest algorithm. In addition, we provide a review of standard techniques of existing works as a useful reference.
This paper describes a new optimization technique for the design of traffic signal patterns. The proposed method uses a Genetic Algorithm for searching through the better signal patterns. Since the Genetic Algorithm is effective to search directly through a huge binary coded state spaces, the proposed design method has the following advantages over the conventional OR methods: (1) on-line optimization is available within a reasonable time, (2) there is no limitation to the types of signals to be optimized. Some computer simulations are carried out and its ability of getting high quality control in a short period is demonstrated.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권4호
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pp.520-527
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2016
A new dual-loop digital delay-locked loop (DLL) using a hybrid (binary + sequential) search algorithm is presented to achieve both wide-range operation and high delay resolution. A new phase-interpolation range selector (PIRS) and a variable successive approximation register (VSAR) algorithm are adopted to resolve the boundary switching and harmonic locking problems of conventional digital DLLs. The proposed digital DLL, implemented in a $0.18-{\mu}m$ CMOS process, occupies an active area of $0.19mm^2$ and operates over a wide frequency range of 0.15-1.5 GHz. The DLL dissipates a power of 11.3 mW from a 1.8 V supply at 1 GHz. The measured peak-to-peak output clock jitter is 24 ps (effective pk-pk jitter = 16.5 ps) with an input clock jitter of 7.5 ps at 1.5 GHz. The delay resolution is only 2.2 ps.
RFID 시스템에서 해결하여야 할 가장 큰 문제 중 하나는 태그간의 충돌로 인해 인식 효율이 떨어진다는 것이다. 기존의 충돌 방식 중 BS 충돌 방지 알고리즘 방식은 구현이 간단하다는 장점이 있으나, 태그 수가 많아짐에 따라서 태그간 충돌에 의해 전체 태그를 읽는데 요구되는 단계별 스케줄 횟수가 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 충돌 예상을 최소화하기 위해 사전에 '0'과 '1'의 결정 비트를 통한 복수 응답 프레임 방식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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