홀로그래픽 저장장치의 Guided Scrambling (GS) 인코딩에서는 소스비트에 제어비트를 추가하여 스크램블링된 코드워드에서 변조 제약식을 만족하는 최적의 코드를 선택한다. 본 연구에서는 GS 인코딩 과정을 선형식으로 수식화하여, 제어비트를 직접 계산하는 0-1 정수계획법 모형을 소개한다. 또한 정수계획법의 계산 복잡도를 줄이기 위해 제어비트를 결정하는 이웃탐색 휴리스틱 알고리즘을 개발한다. 개발된 모형은 다양한 코드 행렬 및 제어비트를 갖는 문제들에 적용하여 성능을 비교하였다.
This paper presents a windows program package for solving security constrained OPF in interconnected Power systems, which is based on the combined application of evolutionary programming(EP) and sequential quadratic programming(SQP). The objective functions are the minimization of generation fuel costs and system power losses. The control variables are the active power of the generating units, the voltage magnitude of the generator, transformer tap settings and SYC setting. The state variables are the bus voltage magnitude, the reactive power of the generating unit, line flows and the tie line flow In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). The OPF package proposed is applied to IEEE 14 buses and 10 machines 39 buses model system.
본 연구에서 제시한 구조는 다중목적을 갖는 규칙기반 제약만족문제의 표현을 포함하고 있고 그 문제는 시스템에서 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 전력공급계획을 효과적으로 수립한다. 이 연구에서 제안한 구조를 계량적 모델을 위한 모델링 시스템과 정성적 모델을 위한 규칙 기반의 제약만족 프로그램밍 기법을 이용하였다. 또한 좋은 사례를 통한 실험결과를 요약하면 이 문제의 표현을 포함한 구조는 효과적이며 탄력적인 의사결정을 얻는데 큰 도움을 주며, 발전기 특성을 고려하는 데에서는 기존의 문제 구조보다는 표현이 다양하고 쉽다는 장점을 갖는다.
In this paper, we suggested the integer linear programming (ILP) models that went through constraint scheduling to simple cycle operation during the delay time. The delayed scheduling can determine a schedule with a near-optimal number of control steps for given fixed hardware constraints. In this paper, the resource-constrained problem is addressed, for the DFG optimization for multiprocessor design problem, formulating ILP solution available to provide optimal solution. The results show that the scheduling method is able to find good quality schedules in reasonable time.
The objective of this paper is to develop the efficient heuristic method for solving the minimum makespan problem of the job shop scheduling. The proposed heuristic method is based on a constraint satisfaction problem technique and a improved randomizing search algorithm. In this paper, ILOG programming libraries are used to embody the job shop model, and a constraint satisfaction problem technique is developed for this model to generate the initial solution. Then, a improved randomizing search algorithm is employed to overcome the increased search time of constrained satisfaction problem technique on the increased problem size and to find a improved solution. Computational experiments on well known MT and LA problem instances show that this approach yields better results than the other procedures.
A generalized nondifferentiable fractional optimization problem (GFP), which consists of a maximum objective function defined by finite fractional functions with differentiable functions and support functions, and a constraint set defined by differentiable functions, is considered. Recently, Kim et al. [Journal of Optimization Theory and Applications 129 (2006), no. 1, 131-146] proved optimality theorems and duality theorems for a nondifferentiable multiobjective fractional programming problem (MFP), which consists of a vector-valued function whose components are fractional functions with differentiable functions and support functions, and a constraint set defined by differentiable functions. In fact if $\overline{x}$ is a solution of (GFP), then $\overline{x}$ is a weakly efficient solution of (MFP), but the converse may not be true. So, it seems to be not trivial that we apply the approach of Kim et al. to (GFP). However, modifying their approach, we obtain optimality conditions and duality results for (GFP).
본 논문은 사용자가 정의한 stick도형으로부터 혼합된 정수 선형프로그래밍 문제를 공식화시키는 새로운 mask compaction 방법을 제시하였는데 이 혼합된 정수 프로그램을 풀므로써 밀집화되고 디자인 rule에 맞는 layout을 얻을 수 있다. 또한 constraint graph에서 최장경로 문제를 풀 수 있는 새로운 효율적인 알고리듬도 기술하였다.
As the trend of the automation is increasing, the usage of the programmable automation equipments like programmable controller(PC), numerical controller(NC), distributed control systems(DCS) and robot controller is greatly expanding in the area of the industrial equipments. But the development of the programing language for the programmable automatic equipment is rarely accomplished. In this paper, we propose design and implementation technique of the real-time mechanism control language by adding time constraint constructs and timing analysis constructs ot conditional statement and iteration statement of a programming language. Moreover, we made it possible to predict plausibility of time constraint constructs of a real time application program at compilation time and developing execution time analysiss technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2003-2021
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2020
Today's computer systems are widely integrated with CPU and GPU to achieve considerable performance, but energy consumption of such system directly affects operational cost, maintainability and environmental problem, which has been aroused wide concern by researchers, computer architects, and developers. To cope with energy problem, we propose a task-scheduling framework to reduce energy under performance constraint by rationally allocating the tasks across the CPU and GPU. The framework first collects the estimated energy consumption of programs and performance information. Next, we use above information to formalize the scheduling problem as the 0-1 knapsack problem. Then, we elaborate our experiment on typical platform to verify proposed scheduling framework. The experimental results show that our proposed algorithm saves 14.97% energy compared with that of the time-oriented policy and yields 37.23% performance improvement than that of energy-oriented scheme on average.
An AS/RS construction cost minimization model under throughput rate requirement constraint has been developed, whose objective function includes S/R machine cost, storage rack cost, and interrace conveyor cost. S/R machine cost is a function of the storage rack height, the unit load weight, and the control logic used by the system, while storage rack cost is a function of the storage rack height, the weight and the volume of the unit load. Since the model is a nonlinear integer programming problem which is very hard to solve exactly with large problem size, a solution procedure is developed to determine the height and the length of the storage rack with a fixed number of S/R machines, while increasing the number of S/R machines one by one to meet the throughput rate requirement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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