International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.687-688
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2015
The objective of identifying the cause of inconsistency in determining priority of educational facility maintenance, any related factors were thoroughly identified and tested, to see if it has any effect on decision-making process in resource allocation for educational facilities. On the assumption that 'the more there are to be repaired/maintained and deferred, the higher the relevant cost will be, this will lead to a significant social loss. Accordingly, this study established a framework of determining resource allocation priority based on deferred maintenance and its related expenses. For doing so, it was required to determine relative ranking in terms of resource allocation within a pre-assigned school district, in consideration of the criticality of each deferred maintenance attribute/variable.
Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
In this paper, we investigate a dynamic spectrum sharing problem for the centralized uplink cognitive radio networks using orthogonal frequency division multiple access. We formulate a large-scale joint rate and power allocation as an optimization problem under quality of service constraint for secondary users and interference constraint for primary users. We also suggest admission control to nd a feasible solution to the optimization problem. To implement the resource allocation on a large-scale, we introduce a notion of using the conservative factors $\alpha$ and $\beta$ depending on the outage and violation probabilities. Since estimating instantaneous channel gains is costly and requires high complexity, the proposed algorithm pursues a practical and implementation-friendly resource allocation. Simulation results demonstrate that the large-scale joint rate and power allocation incurs a slight loss in system throughput over the instantaneous one, but it achieves lower complexity with less sensitivity to variations in shadowing statistics.
This paper outlines how the on-line performance monitoring system can be used to improve the efficiency and maintenance of the equipments. And a method of the heat rate allocation to each equipment was suggested to monitor the performance of combined cycle power plants. This calculates the expected heat rate of current conditions and compares it with actual values. Loss allocation in heat rate is reconciled by calculating the magnitude of the deficiency contributed by major components, such as the gas turbine, heat recovery steam generator, steam turbine and condenser. Expected power output is determined by a detailed model and correction curves of the plant. This simulation models are found to reproduce high accuracy in behavior of the cycle for various operating conditions, both in design and in off-design condition. Errors are lower than 2% in most cases.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.967-982
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2011
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.12
no.2
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pp.22-36
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1986
The study is to design optimal aircraft allocation model for sufficing the required level of damage, minimizing attrition cost when the aircrafts attack the enemy's fixed target. When friendly aircraft attacks enemy target, the aircraft will suffer the loss due to the enemy's anti-aircraft weapons and aircraft. For this study, it is required that the probability of target damage by the type of aircraft, level of target damage and attrition cost are computed for the application of this model.
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.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.10
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pp.584-592
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2003
This paper presents a fuzzy-GA method for the allocation and operation of dispersed generator systems(DGs) based on load model in composite distribution systems. Groups of each individual load model consist of residential, industrial, commercial, official and agricultural load. The problem formulation considers an objective to reduce power loss of distribution systems and the constraints such as the number or total capacity of DGs and the deviation of the bus voltage. The main idea of solving fuzzy goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multi-objectives functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature for the criterion of power loss minimization, the number or total capacity of DGs and the bus voltage deviation, and then solve the problem using genetic algorithm. The method proposed is applied to IEEE 12 bus and 33 bus test systems to demonstrate its effectiveness. .
Shin, Janghwan;Joo, Jung-Min;Lim, Deok Won;Ahn, Jae Min
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.10
no.4
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pp.335-340
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2021
A constant envelope multiplexing via constellation tailoring scheme is proposed for flexible power allocation of Global Navigation Satellite System (GNSS) signals. The proposed scheme is compared with the coherent adaptive subcarrier modulation (CASM) adopted in the L1 band signals of the Global Positioning System (GPS) in terms of power difference and power loss. Analysis of the constellation optimization results on the power difference and power loss show that the proposed scheme outperforms the CASM of the GPS signals in the allowable power difference of less than 0.1 dB.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.307-314
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2021
Recently, positively asymmetric binary pulse amplitude modulation (2PAM) has been proposed to improve the bit error rate (BER) performance of the weak channel gain user, with a tolerable BER loss of the strong channel gain user, for non-orthogonal multiple access (NOMA). However, the BER loss of the stronger channel gain user is inevitable in such positively asymmetric 2PAM NOMA scheme. Thus, we propose the negatively asymmetric 2PAM NOMA scheme. First, we derive closed-form expressions for the BERs of the negatively asymmetric 2PAM NOMA. Then, simulations demonstrate that for the stronger channel gain user, the BER of the proposed negatively asymmetric 2PAM NOMA improves, compared to that of the conventional positively asymmetric 2PAM NOMA. Moreover, we also show that for the weaker channel gain user, the BER of the proposed negatively asymmetric 2PAM NOMA is comparable to that of the conventional positively asymmetric 2PAM NOMA, over the power allocation range less than about 10 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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