This paper presents an efficient short-term generation scheduling method using a rule-based expert/consulting system approach to assist electric energy system operators and planners. The expert system approach is applied to improve the Dynamic Programming(DP) based generation scheduling algorithm. In the selection procedure of the feasible combinations of generating units at each stage, automatic consulting on the manipulation of several constraints such as the minimum up time, the minimum down time and the maximum running time constraints of generating units will be performed by the expert/consulting system. In order to maximize the solution feasibility, the aforementioned constraints are controlled by a rule-based expert system, that is, instead of imposing penalty cost to those constraint violated combinations, which sometimes may become the very reason of no existing solution, several constraints will be manipulated within their flexibilities using the rules and facts that are established by domain experts. In this paper, for the purpose of implementing the consulting of several constraints during the dynamic process of generation scheduling, an expert system named STGSCS is developed. As a building tool of the expert system, C Language Integrated Production System(CLIPS) is used. The effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated by applying it to a model electric energy system.
TSP(Traveling Salesman Problem) is a famous problem in Operations Research fields due to its applicability to various problems. It is also well-known that the problem is hard to solve in reasonable time, since it is in the NP-Complete class. Hence it is desired to develop heuristics which have polynominal complexity and also solve the problem to near-optimality. This paper presents a heuristic algorithm for TSP using the concept of dynamic programming. The proposed method has the complexity of O(N$\^$3/), and gives improved solutions than other well-known algorithms in our extensive computational experiments.
In this paper, a novel algorithm capable of detecting generic obstacles on a flat surface is proposed. The algorithm fundamentally exploits a distortion phenomena taken place in remapping process of original stereo images to a virtual top-view. Based on the distortion phenomena, we construct stereo polar histograms of edge maps, detect peaks on them, and search for matched peaks on both histograms using a Dynamic Programming (DP). Eventually, the searched corresponding peaks lead to estimate obstacles' positions. The advantages of the proposed algorithm are that it is not largely affected by an intensity difference between a pair of stereo images and does not depend on the typical stereo matching methodologies. Furthermore, the algorithm identifies the obstacles' positions quite robustly.
Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.
본 논문은 NP-난제로 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 거스름돈 만들기 문제(CMP)에 대해 $O{\frac{n(n+1)}{2}}$ 수행 복잡도의 나눗셈 알고리즘을 제안하였다. CMP는 주어진 돈 C를 cj,j=1,2,⋯,n의 동전으로 교환할 경우 교환되는 동전 개수 xj의 합을 최소화 시키는 문제이다. CMP에 대해 알려진 다항시간 알고리즘으로는 욕심쟁이 알고리즘(GA), 분할정복(DC)과 동적 계획법(DP)이 있으나 최적 해는 O(nC)의 DP로 구할 수 있으며, 일반적으로 C>2n으로 주어진 경우 수행 복잡도는 지수적으로 증가하는 경향이 있어 다항시간 알고리즘이라고 할 수 없다. 본 논문에서는 cj ≤ C에 한해, j 열에 n개의 cj 내림차순으로 배치하고, i행에는 cj의 약수를 모두 제외시킨 k개의 동전을 배치한 k×n 행렬에 대해 상삼각행렬과 주대각선 셀에 대해 나눗셈을 하여 몫(quotient)을 구하는 단순한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 다양한 유형의 39개 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 최적 해를 단순히 계산기만을 사용하여도 빠르고 정확하게 구할 수 있음을 보였다.
직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
This paper in order to efficiently operate zero energy buildings developed a methodology for optimal operation of PV + ESS active systems. This program consists of three steps. First step is PV optimal operation and second step is PV + ESS optimal operation. Third step is the analysis of the results by PV + ESS optimal operation. The optimal operation of PV + ESS was calculated by using Dynamic Programming (DP). Therefore, the optimal capacity and operating plan of PV + ESS in this study are calculated for electric load at building. This paper conducted case study to verify the validity of the developed algorithm. Also, the sensitivity analysis analyzed the effect of each variable on the optimal operation.
Most of countries start to restrict the emission gases of vehicles especially CO2 because of the global warming. Many vehicle companies including Toyota have launched various HEVs to satisfy the restriction laws and to improve the vehicle's efficiency. However, development for heavy-duty hybrid system is not plentiful rather than the passenger car. In this study, we choose the optimal size of engine, motor and battery for heavy-duty hybrid systems using dynamic programming. Also we analyze the correlation of the system's cost and efficiency because the added cost of vehicle to make the hybrid system is very important factor for the manufacturing companies. Finally, this study suggests a method to choose the appropriate system components size considering its performance and the cost. With this method, it is possible to select the component size for various systems.
수공 방어용으로 건설된 평화의 댐은 화천댐과 연계되어 있고 배수 터널과 함께 1단계 준공 상태로서 화천댐 상류에 위치하여 댐 하류에 홍수지체 효과를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 현 평화의 댐의 활용방안을 연구할 목적으로 화천댐 시스템 조작을 수행하여 평화의 댐 홍수조절효과와 화천댐의 홍수기 제한수위 등을 검토하고 평가하였다. 그리고 이 결과를 분석하여 화천댐 계통의 이수 증대 방안을 제시하였다. 이를 위해서 우선 저수지 조작 기준과 모형을 설정한 다음 저수지 조작의 최적화를 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 최적치에 대한 실적치의 상대적인 값으로 조정계수를 평가하였다. 그리고 화천댐 제한수위의 몇가지 대안에 대하여 최적 저수지 조작을 수행하여 제한수위 적정 수준을 제시하고 경제적인 편익 또한 평가하였다.
본 연구는 하천유역에 있어서 한정된 일정의 수자원이 몇 단계로 사용될 경우, 효과적인 물사용 및 합리적인 물배분방법에 동적계획(Dynamic Programming) 모델을 적용하여 최적 물배분량을 결정하고자 하는데 그 목적이 있다. 분석에 있어서는 물배분 가능지구를 영천댐을 중심으로 하는 금호강 하류 낙동강 본류 합류점까지의 포항지구($C_1$).영천지구($C_2$).경산지구($C_$).대구지구($C_4$)인 4개 지구로 구분하고, 이들 각 지구별 지역내 주민총생산과 용도별 물사용량자료의 상관관계로부터 이익함수를 결정하여, 지구별 물배분과 용도별 물배분으로 구분하여 DP 모델을 적용시켰으며, 그결과 지구별 물배분에서 C1 지구의 용수를 제한없이 배분할 시 240units($1unit=10^3㎥/일$)까지는 영천댐의 가용수자원량만으로 공급이 가능하나 그 이상이 될 경우에는 대체수자원을 개발해야 됨을 알 수 있었고, 용도별로 배분할 때의 이익이 지구별로 배분할 때의 이익보다 많이 나타남과 동시에 가용수자원량의 217units까지는 $C_1$지구의 용수를 제한시키는 편이이익이 크다는 점을 알 수 있었다. 지구별로 물배분할 시 영천댐만의 가용수자원량으로는 $C_1$지구에 240units, 지하지구에 80units로 배분되었고 영천댐 상류 도일댐을 고려할 경우 $C_1$지구에 360units, 하류지역에 80units로 배분되었으며 용도별로 물배분할 시 영천댐만의 가용수자원량으로는 C1지구의 공업.생활용수는 103units, 33units로 배분되고, 하류지구에 184units로 배분되었으며 도일댐을 고려할 경우 C1지구의 공업.생활용수는 103units, 33units로 배분되고, 하류지구에 304units로 배분되었다. 따라서 용도별로 물배분하므로서 금호강 하루지역에 더욱 많은 물을 배분할 수 있음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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