The supplier selection problem is perhaps the most important component of the purchasing function. Some of the common and influential criteria in the selection of a supplier include quality, price, delivery, and service. These evaluation criteria often conflict, however, and it is frequently impossible to find a supplier that excels in all areas. In addition, some of the criteria are quantitative and some are qualitative. Thus, a methodology is needed that can capture both subjective and objective evaluation measures. The Analytic Hierarchy Process(AHP) is a decision-making method for ranking alternative courses of action when multiple criteria must be considered. This paper proposes the AHP-based approach which can structure the supplier selection process and the achievements-based procedure which can allocate order quantities for the selected suppliers In automotive part manufacturers. Also, through the practical case of 'D' automotive part manufacturing company, we shows that the proposed AHP based supplier selection approach and the achievements-based allocation procedure of order quantity can be successfully applied for supplier selection and order quantity allocation problems.
본 논문에서는 인터넷상의 대용량 자료에서 원하는 정보를 검색하기 위한 지원 기능으로서 분산 객체지향 데이타베이스에서 클래스를 분할하여 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 설계 및 구현하였다 제안된 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체지항 데이터베이스의 특성을 반영하여 클래스를 분할하였으며 할당 과정에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용을 고려하여 할당수식을 정의하였으며 이를 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
The cost incurred by voltage sag effect in power networks has always been of important concern for discussions. Due to the environmental constraints, fossil fuel shortage crisis and low efficiency of conventional power plants, decentralized generation and renewable based DG have become trends in recent decades; because DGs can reduce the voltage sag effect in distribution networks noticeably; therefore, optimum allocation of DGs in order to maximize their effectiveness is highly important in order to maximize their effectiveness. In this paper, a new method is proposed for calculating the cost incurred by voltage sag effect in power networks. Thus, a new objective function is provided that comprehends technical standards as minimization of the cost incurred by voltage sag effect, active power losses and economic criterion as the installation and maintenance costs of DGs. Considering operational constraints of the system, the optimum allocation of DGs is a constrained optimization problem in which Lightning Attachment procedure optimization (LAPO) is used to resolve it and is the optimum number, size and location of DGs are determined in IEEE 33 bus test system and IEEE 34 bus test system. The results show that optimum allocation of DGs not only reduces the cost incurred by voltage sag effect, but also improves the other characteristics of the system.
Abdulghafoor, Omar;Shaat, Musbah;Shayea, Ibraheem;Mahmood, Farhad E.;Nordin, Rosdiadee;Lwas, Ali Khadim
ETRI Journal
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제44권3호
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pp.400-412
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2022
In cognitive radio networks (CRNs), the computational complexity of resource allocation algorithms is a significant problem that must be addressed. However, the high computational complexity of the optimal solution for tackling resource allocation in CRNs makes it inappropriate for use in practical applications. Therefore, this study proposes a power-based pricing algorithm (PPA) primarily to reduce the computational complexity in downlink CRN scenarios while restricting the interference to primary users to permissible levels. A two-stage approach reduces the computational complexity of the proposed mathematical model. Stage 1 assigns subcarriers to the CRN's users, while the utility function in Stage 2 incorporates a pricing method to provide a power algorithm with enhanced reliability. The PPA's performance is simulated and tested for orthogonal frequency-division multiplexing-based CRNs. The results confirm that the proposed algorithm's performance is close to that of the optimal algorithm, albeit with lower computational complexity of O(M log(M)).
NOMA (Non-orthogonal multiple access) 시스템은 스펙트럼 효율이 높기 때문에 제5세대 이동통신 방식에서 다중화 방식으로 채택이 매우 유력하다. 본 논문에서는 사용자를 릴레이로 채택한 협동 NOMA 시스템에서 오수신율을 최소화하기 위한 최적의 전력 할당 방법에 관하여 연구하였다. 먼저 릴레이 사용자 및 선택 결합을 갖는 목적지 사용자의 오수신율을 유도한 후, 이를 바탕으로 협동 NOMA 시스템의 오수신율을 유도하였다. 해석적으로 유도한 결과는 Monte Carlo 시뮬레이션한 결과로 입증하였다. 유도한 시스템의 오수신율은 Convex 함수가 되기 때문에, 오수신율을 최저로 하는 전력할당 값을 최적의 전력할당 계수로 구하였다. 수치적인 계산 결과 목적지 사용자가 요구하는 전송용량이 커질수록 최적의 전력할당 계수가 증가하는 것을 알 수 있었다. 그리고 목적지 사용자의 전송용량이 고정된 경우, 릴레이 사용자가 요구하는 전송용량이 증가할수록 최적의 전력 할당계수는 감소하였다.
Abdul-Ghafoor, Omar B.;Ismail, Mahamod;Nordin, Rosdiadee;El-Saleh, Ayman Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.2957-2986
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2013
The traditional approach of fixed spectrum allocation to licensed networks has resulted in spectrum underutilisation. Cognitive radio technology is envisioned as a promising solution that can be used to resolve the ineffectiveness of the fixed spectrum allocation policy by accessing the underutilised spectrum of existing technologies opportunistically. The implementation of cognitive radio networks (CRNs) faces distinct challenges due to the fact that two systems (i.e., cognitive radio (CR) and primary users (PUs)) with conflicting interests interact with each other. Specially, in self-organised systems such as ad-hoc CRNs (AHCRNs), the coordination of spectrum access introduces challenges to researchers due to rapid utilisation changes in the available spectrum, as well as the multi-hop nature of ad-hoc networks, which creates additional challenges in the analysis of resource allocation (e.g., power control, channel and rate allocation). Instead, game theory has been adopted as a powerful mathematical tool in analysing and modelling the interaction processes of AHCRNs. In this survey, we first review the most fundamental concepts and architectures of CRNs and AHCRNs. We then introduce the concepts of game theory, utility function, Nash equilibrium and pricing techniques. Finally, we survey the recent literature on the game theoretic analysis of AHCRNs, highlighting its applicability to the physical layer PHY, the MAC layer and the network layer.
Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.
홈 네트워크에 참여하는 노드들에게 네트워크 주소를 자동으로 할당하는 방식은 주소 할당 서버에 의해 유일한 주소를 제공하거나, 혹은 노드 자체적으로 랜덤한 주소를 생성하여 주소 중복 검사를 통해 유일한 주소인 경우에 사용하는 방식으로 나뉜다. 본 논문에서는 주소할당 서버를 이용하는 방식과 노드 자체적으로 생성하는 방식의 단점을 보완할 수 있는 새로운 주소 할당 방식으로서 네트워크에 기 참여하고 있는 노드들 중의 하나로부터 간단한 수식에 의해 유일한 주소를 제공받을 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 이 때 신규 참여 노드의 주소 요청 패킷을 가장 강한 신호 세기로 수신하는 노드가 우선적으로 주소를 할당하도록 하여 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 필요로 하는 자동 중계에 활용 가능토록 하였으며, 제안하는 방식은 C# 프로그래밍을 이용한 시뮬레이터 개발을 통해 중복 검사가 불필요한 유일한 주소가 할당됨을 입증하였다.
본 논문은 상위 레벨 합성 과정에서 DSP와 같은 회로를 대상으로 전력소모를 최소로 하는 스케줄링 및 자원할당 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 스케줄링 시의 저 전력 설계는 리스트 스케줄링 방법을 이용한다. 그리고 자원공유를 통하여 자원할당 시 입력을 재 사용할 수 있는 가능성을 증가시킨다. 스케줄링 후 자원할당 방법은 두 입력 사이의 평균 해밍 거리와 교환동작을 계산한 결과값을 고려하여 전력 함수를 이용한다. 먼저 두 연산자 사이의 평균 해밍 거리를 계산한 후 입력 값에 대한 교환동작을 구하며, 입력 값의 비트 패턴을 이용하여 전력 값을 구한다. 자원 할당 과정은 제어 단계를 한 단계 씩 증가시키면서 각 제어 단계에서 할당 될 수 있는 모든 경우들에 대하여 평균 해밍 거리가 가장 적고 전력 함수에 의한 전력이 가장 적게 소비되는 연산자를 할당한다. 기존 방법과 비교했을 때 그 수행속도는 사용하는 연산자의 개수와 최다 제어 단계에 따라서 빨라진다. 그리고 소모하는 전력이 6%에서 8%까지 감소효과가 있었다.
The predictive density function of a potential future observation and its first four moments are obtained in this paper to study the effects of a non-normal prior of the unknown mean of a normal population. The derived predictive density function is modified to study changes in utility curves, used to choose the optimum treatment from a given set of treatments, at a given level of stimulus due to slight deviations from normality of the prior distribution. Numerical illustrations are provided to exhibit some effectsl.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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