In this paper, we introduce some approximate optimal solutions and an augmented Lagrangian function in nonlinear programming, establish dual function and dual problem based on the augmented Lagrangian function, discuss the relationship between the approximate optimal solutions of augmented Lagrangian problem and that of primal problem, obtain approximate KKT necessary optimality condition of the augmented Lagrangian problem, prove that the approximate stationary points of augmented Lagrangian problem converge to that of the original problem. Our results improve and generalize some known results.
The main objective of this study is to develop a dual approach for geometrically nonlinear finite element analysis of plane truss structures. The geometric nonlinearity is considered using the Total Lagrangian formulation. The nonlinear solution is obtained by introducing and minimizing an objective function subjected to displacement-type constraints. The proposed method can fully trace the whole equilibrium path of geometrically nonlinear plane truss structures not only before the limit point but also after it. No stiffness matrix is used in the main approach and the solution is acquired only based on the direct classical stress-strain formulations. As a result, produced errors caused by linearization and approximation of the main equilibrium equation will be eliminated. The suggested algorithm can predict both pre- and post-buckling behavior of the steel plane truss structures as well as any arbitrary point of equilibrium path. In addition, an equilibrium path with multiple limit points and snap-back phenomenon can be followed in this approach. To demonstrate the accuracy, efficiency and robustness of the proposed procedure, numerical results of the suggested approach are compared with theoretical solution, modified arc-length method, and those of reported in the literature.
It is a complex process to analyze power system voltage stability problems with all of the dynamics of a system, because a large power network system sophisticatedly consists of generators, lines, loads and so forth. So we considered the dynamics of loads so as to analyze voltage stability method- by carrying out an analysis of steady state voltage stability and dynamic voltage stability simultaneously. To perform a steady state voltage stability program in advance makes it possible to cut down on laborious calculations so that an analysis of dynamic voltage stability becomes concise. The validity and efficiency of the method presented in this paper were verified by applying the IEEE 14 bus system.
이 논문에서는 백스케터 통신에서 악의적인 간섭이 존재할 때, 게임이론을 적용하여 간섭으로부터 회피하고 통신의 성능 최적화를 통한 성능 분석에 관한 내용을 다룬다. 백스케터 통신을 원신호원을 반사하여, 백스케터 신호를 전송하기 때문에 악의적인 간섭에 취약하게 된다. 이를 해결하기 위해 리더-펄로워 관계인 스텔켈베르그 게임이론을 적용하며, 라그랑지안 승수 방법을 통해 최적화를 수행한다. 또한, 네쉬 게임이론과 스텔켈베르그 두 가지 게임이론을 백스케터 통신에 적용하고 적용된 게임이론에 따른 백스케터 통신의 간섭 회피 성능을 비교 분석을 수행한다. 본 논문의 시뮬레이션을 통해 스텔켈베르그 게임이론이 악의적인 간섭 회피에서 더 나은 성능을 보임을 증명하고, 백스케터의 통신 최적의 성능과 스텔켈베르그 게임 균형을 확인한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.149-168
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2015
In cognitive radio networks (CRNs), hybrid overlay and underlay sharing transmission mode is an effective technique for improving the efficiency of radio spectrum. Unlike existing works in the literature, where only one secondary user (SU) uses overlay and underlay modes, the different transmission modes should be allocated to different SUs, according to their different quality of services (QoS), to achieve the maximal efficiency of radio spectrum. However, hybrid sharing mode allocation for heterogeneous services is still a challenge in CRNs. In this paper, we propose a new resource allocation method for hybrid sharing transmission mode of overlay and underlay (HySOU), to achieve more potential resources for SUs to access the spectrum without interfering with the primary users. We formulate the HySOU resource allocation as a mixed-integer programming problem to optimize the total system throughput, satisfying heterogeneous QoS. To decrease the algorithm complexity, we divide the problem into two sub-problems: subchannel allocation and power allocation. Cutset is used to achieve the optimal subchannel allocation, and the optimal power allocation is obtained by Lagrangian dual function decomposition and subgradient algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm further improves spectrum utilization with a simultaneous fairness guarantee, and the achieved HySOU diversity gain is a satisfactory improvement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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