SPM (Scratch-Pad Memory)을 위한 코드 배치 기법과 demand paging기법을 Post pass optimizer를 사용하여 구현한다. 코드 배치 문제는 ILP (Integer Linear Programming) 문제로 변환하여 해결한다. 최적 화기는 ILP 해답의 질을 높이기 위해 응용 프로그램의 프로파일 정보를 사용하고, 코드로부터 natural loop을 추출한다. 또한 SPM을 사용하여 demand paging을 할수 있도록 추가 코드를 삽입한다. 이 기법을 사용해 6개의 내장형 응용 프로그램을 실험하였고, 프로그램 크기의 $20\%$에 해당하는 SPM에 대해 전력 소모는 $75.9\%$로 감소하였고 성능은 $54.5\%$ 증가하였다.
Recovery of end-of-life (EOL) products is an environmentally and economically sound way to achieve many of the goals of sustainable development. Many product recovery systems are dependent upon destructive disassembly such as shredding, which undesirably causes a large volume of shredder dust and makes parts reuse impossible. Although non-destructive disassembly has been considered as an alternative for solving the problems, the classification of disassembled items has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose a model that mathematically optimizes the disassembly and classification of EOL products. Based on the AND/OR graph that illustrates all possible disassembly sequences of a given product, we identify the physical properties that are considered as constraints in the model. As a result of the solution procedure, the recovery problem can be transformed into a mixed integer linear programming (MILP) model. We show an example that illustrates the concept of our model.
Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability-aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.185-190
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2019
The explosive growth of data traffic and services has created cost challenges for networks. Studies have attempted to effectively apply network slicing in fifth generation networks to provide high speed, low latency, and various compatible services. However, in network slicing using mixed-integer linear programming, the operation count increases exponentially with the number of physical servers and virtual network functions (VNFs) to be allocated. Therefore, we propose an efficient slice allocation method based on cluster technology, comprising the following three steps: i) clustering physical servers; ii) selecting an appropriate cluster to allocate a VNF; iii) selecting an appropriate physical server for VNF allocation. Solver runtimes of the existing and proposed methods are compared, under similar settings, with respect to intra-slice isolation. The results show that solver runtime decreases, by approximately 30% on average, with an increase in the number of physical servers within the cluster in the presence of intra-slice isolation.
Providing free primary care to everyone is an important goal pursued by many countries under universal health care programs. Countries like India need to efficiently utilize their limited capacities towards this purpose. Unfortunately, due to a variety of reasons, patients incur substantial travel and out-of-pocket expenses for getting primary care from publicly-funded facilities. We propose a set-covering optimization model to assist health policy-makers in managing existing capacity in a better way. Decision-making should consider upgrading centers with better potential to reduce patient expenses and reallocating capacities from less preferred facilities. A multinomial logit choice model is used to predict the preferences. In this article, a brief background and literature survey along with the mixed integer linear programming (MILP) optimization model are presented. The working of the model is illustrated with the help of numerical experiments.
Placement is a very important step in the VLSI physical design process. It is the problem of placing circuit modules to optimize the circuit performance and reliability of the circuit. It is used at the layout level to find strongly connected components that can be placed together in order to minimize the layout area and propagation delay. The most popular algorithms for circuit placement include the cluster growth, simulated annealing, integer linear programming and genetic algorithm. In this paper we propose a adapted genetic algorithm searching solution space for the placement problem, and then compare it with simulated annealing and genetic algorithm by analyzing the results of each implementation. As a result, it was found that the adaptive genetic algorithm approaches the optimal solution more effectively than the simulated annealing and genetic algorithm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.80-87
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2022
Lack of sufficient battery capacity is one of the most important challenges impeding the development of wireless sensor networks (WSNs). Recent innovations in the areas of wireless energy transfer and rechargeable batteries have made it possible to advance WSNs. Therefore, in this article, we propose an energy-efficient charging of sensors in a WSN scenario. First, we have formulated the problem as an integer linear programming (ILP) problem. Then a utility function-based greedy algorithm named UGreedy/UF1 is proposed for solving the problem. Finally, the performance of UGreedy/UF1 is analyzed along with other baseline algorithms: UGreedy/UF2, 2-opt TSP, and Greedy TSP. The simulation results show that UGreedy/UF1 performs better than others both in terms of the deadline missing ratio of sensors and the total energy consumption of UAVs.
오늘날 통신기술의 급속한 발달에 따라 자동화 및 무인화 서비스를 제공하는 지능형 선박에 대한 연구, 개발이 활발이 진행 되고 있다. 이에 선박 내 각 장비들의 기능이 고도화 됨으로써, 선박네트워크 환경에서 이들 장비를 효율적으로 제어할 수 있는 연구가 필요한 실정이다. 지능형 선박의 백본 네트워크는 네트워크 구축 환경의 제약과 자동화 및 무인화 특징을 가진다는 점에서, 선박의 사고로 인한 네트워크의 결손이 큰 재해를 가져올 수 있으므로 고수준의 생존성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 고생존 선박 통신망을 고려하여 네트워크 통신 장비들이 이중화 경로를 통해 서로 연결된 이중화 네트워크 토폴로지를 최소의 비용으로 설계하였다. 설계한 이중화 네트워크 토폴로지를 이론적 분석 및 ILP(Integer Linear Programming)를 통해 실험한 결과, 네트워크 생존성에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
The selection of suppliers and the determination of order quantities to be placed with those suppliers are important decisions in a supply chain. In this research, a non-linear mixed integer programming model is presented to select suppliers and determine the order quantities. The model considers the purchasing cost which takes into account quantity discount, the cost of transportation, the fixed cost for establishing suppliers, the cost for holding inventory, and the cost of receiving poor quality parts. The capacity constraints for suppliers, quality and lead-time requirements for the parts are also taken into account in the model. Since the purchasing cost, which is a decreasing step function of order quantities, introduces discontinuities to the non-linear objective function, it is not easy to employ traditional optimization methods. Thus, a heuristic algorithm, called particle swarm optimization (PSO), is used to find the (near) optimal solution. However, PSO usually generates initial solutions randomly. To improve the PSO solution quality, a heuristic procedure is proposed to find an initial solution based on the average unit cost including transportation, purchasing, inventory, and poor quality part cost. The results show that PSO with the proposed initial solution heuristic provides better solutions than those with PSO algorithm only.
The problem of optimal transmission system planning is to find the most economical locations and time of transmission line construction under the various constraints such as available rights-of-way, finances, the technical characteristics of power system, and the reliability criterion of power supply, and so on. In this paper the constraint of right-of-way is represented as a finite set of available rights-of-way. And the constructed for a unit period. The electrical constraints are represented in terms of line overload and steady state stability margin. And the reliability criterion is dealt with the suppression of failure cost and with single-contingency analysis. In general, the transmission planning problem requires integer solutions and its objective function is nonlinear. In this paper the objective function is defined as a sum of the present values of construction cost and the minimum operating cost of power system. The latter is represented as a sum of generation cost and failure cost considering the change of yearly load, economic dispatch, and the line contingency. For the calculation of operating cost linear programming is adopted on the base of DC load flow calculation, and for the optimization of main objective function nonlinear Branch-and-Bound algorithm is used. Finally, for improving the efficiency of B & B algorithm a new sensitivity analysis algorithm is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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