We investigate the D2D utility maximization in the cellular system. We focus on the non cooperative game theoretic approach to maximize the individual utility. Cellular system's perspective, interference from the D2D links must be limited to protect the cellular users. To accommodate this interference issue, utility function is first defined to control the individual D2D user's transmit power. More specifically, utility function includes the pricing which limits the individual D2D user's transmit power. Then, non cooperative power game is formulated to maximize the individual utility. Distributed algorithm is proposed to maximize the individual utility, while limiting the interference. Convergence of the proposed distributed algorithm is verified through computer simulation. Also the effect of pricing factor to SIR and interference is provided to show the performance of the proposed distributed algorithm.
This paper proposes a distributed model predictive formation control algorithm for a group of unmanned ground vehicles (UGVs) with guaranteeing collision avoidance between UGVs. Generally, the model predictive control based formation control has a disadvantage in that it takes a long time to compute control inputs when considering collision avoidance between UGVs. In this paper, in order to overcome this problem, the formation control algorithm is implemented in a distributed manner so that it could be individually controlled. Also, a collision-avoidance method considering real-time is proposed. The proposed formation control algorithm is implemented based on robot operating system (ROS), open source-based middleware. Through the various simulation tests, it is confirmed that the formation control of five UGVs is successfully performed while avoiding collisions between UGVs.
분산시스템에서는 어느 한 사이트가 전체 시스템의 상태 정보를 알 수 없기 때문에 분산 교착상태의 발견은 어려운 문제로 알려져 왔다. 본 논문은 분산 교착상태의 발견 및 해결을 위한 시간 효율적인 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 시작노드는 교착상태 발견을 위한 메시지를 전파하고 이에 대한 응답 정보로부터 wait-for graph를 구축한다. 제시한 알고리즘은 기존에 비해 교착상태를 발견하는데 걸리는 시간을 반으로 단축시키는 장점이 있다. 또한 대부분의 연구결과가 단지 알고리즘의 시작노드가 교착상태에 속하였는지의 여부를 판단할 수 있는 것과는 달리 본 알고리즘은 알고리즘을 수행하는 모든 노드들에 대해 그같은 결과를 말해준다. 이러한 특성으로 인해 교착상태는 보다 신속히 발견될 수 있다. 더우기 이제까지 교착상태의 해결에 대해 무관심하였거나 알고리즘의 시작노드를 중지시킴으로써 해결하였던 것에 반해 본 알고리즘은 효율적이고 상세한 교착상태 해결방법을 제시하였다.
분산시스템(distributed system)을 시험할 때, 병렬 이벤트를(concurrent events)를 제어 할수 없다면 정확한 시험결과를 얻어내기 어렵다. 기존의분산 시험 방법은 정형적 방법으로 test sequence 생성 알고리즘을 제시하지 못하거나 동기화를 위한 부가적 메시지의양이 많은 단점이 있었다. 본 논문에서는 병렬 이벤트 제어를 위해 logical clock를 이용한 정형적 test sequence 생성 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 제어관철 문제를 해결하고 시험 결과를 재현할수 있다. 또한 어떠한 통신 패러다임에서도 적용될수 있는 일반적 해결방법을 제공한다. 분산 시험 방법에서는 분산 객체가 증가할수록 시험기 사이의 채널이 비선형(non-linearly)으로 증가하는 단점이 있다. 이 단점을 극복하고자 원격 시험방법(remote test method)의 시험 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 SDL 도구를 사용하고 Q.2971 망 부분(network side) 일대 다 호/연결 설정을 위한 메시지 교환에 적용한다.
대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.
In this paper, a new approach is proposed to select the optimal sitting and sizing of distributed solar photovoltaic generation (SPVG) in a radial electrical distribution systems (EDS) considering load/generation uncertainties. Here, distributed generations (DGs) allocation problem is modeled as optimization problem with network loss based objective function under various equality and inequality constrains in an uncertain environment. A boundary power flow is utilized to address the uncertainties in load/generation forecasts. This approach facilitates the consideration of random uncertainties in forecast having no statistical history. Uncertain solar irradiance is modeled by beta distribution function (BDF). The resulted optimization problem is solved by a new Dynamic Harmony Search Algorithm (DHSA). Dynamic band width (DBW) based DHSA is proposed to enhance the search space and dynamically adjust the exploitation near the optimal solution. Proposed approach is demonstrated for two standard IEEE radial distribution systems under different scenarios.
Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.
The existing distribution networks are growing with an increase of power demand more and more. Therefore, for efficient operation of distribution networks, operators are much in need of distributed generation. This paper describes a development of the digital protection relay(HIMAP) for protecting distributed generation which is expected to play an increasing role in electric power systems in the near future. This paper particularly introduces frequency protective algorithm and reverse power protective algorithm among the relaying algorithms for protecting distributed generation in distribution networks and resents capability of a developed digital protection relay including these algorithms.
Parallel Genetic Algorithms partition the whole population into several sub-populations and search the optimal solution by exchanging the information each others periodically. Distributed Genetic Algorithm, one of Parallel Genetic Algorithms, divides a large population into several sub-populations and executes the traditional Genetic Algorithm on each sub-population independently. And periodically promising individuals selected from sub-populations are migrated by following the migration interval and migration rate to different sub-populations. In this paper, for the Travelling Salesman Problems, we analyze and compare with Distributed Genetic Algorithms using different Genetic Algorithms and using same Genetic Algorithms on each separated sub-population The simulation result shows that using different Genetic Algorithms obtains better results than using same Genetic Algorithms in Distributed Genetic Algorithms. This results look like the property of rapidly searching the approximated optima and keeping the variety of solution make interaction in different Genetic Algorithms.
In a packet switching network, congestion is unavoidable and affects the quality of real-time traffic with such problems as delay and packet loss. Packet fair queuing (PFQ) algorithms are well-known solutions for quality-of-service (QoS) guarantee by packet scheduling. Our approach is different from previous algorithms in that it uses hardware time achieved by sampling a counter triggered by a periodic clock signal. This clock signal can be provided to all the modules of a routing system to get synchronization. In this architecture, a variant of the PFQ algorithm, called digitized delay queuing (DDQ), can be distributed on many line interface modules. We derive the delay bounds in a single processor system and in a distributed architecture. The definition of traffic contribution improves the simplicity of the mathematical models. The effect of different time between modules in a distributed architecture is the key idea for understanding the delay behavior of a routing system. The number of bins required for the DDQ algorithm is also derived to make the system configuration clear. The analytical models developed in this paper form the basis of improvement and application to a combined input and output queuing (CIOQ) router architecture for a higher speed QoS network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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