This paper addresses a network design problem in a supply chain system that involves locating both plants and distribution centers, and determining the best strategy for distributing products from the suppliers to the plants, from the plants to the distribution centers and from the distribution centers to the customers. This paper suggests a cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) approach to solve the model. First, the problem is decomposed into three subproblems for each of which the chromosome population is created correspondingly. Each chromosome in each population is represented as a permutation denoting the priority. Then an algorithm generating a solution from the combined set of chromosomes from each population is suggested. Also an algorithm evaluating the performance of a solution is suggested. An experimental study is carried out. The results show that our CCEA tends to generate better solutions than the previous CCEA as the problem size gets larger and that the permutation representation for chromosome used here is better than other representation.
In this paper, a novel and robust Power System Stabilizer (PSS) is proposed as an effective approach to improve stability in electric power systems. The dynamic performance of proposed PSS has been thoroughly compared with Conventional PSS (CPSS). Both the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques are applied to optimum tune the parameter of both the proposed PSS and CPSS in order to damp-out power system oscillations. Due to the high sufficiency of both the RCGA and PSO techniques to solve the very non-linear objective, they have been employed for solution of the optimization problem. In order to verify the dynamic performance of these devices, different conditions of disturbance are taken into account in Single Machine Infinite Bus (SMIB) power system. Moreover, to ensure the robustness of proposed PSS in damping the power system multi-mode oscillations, a Multi Machine (MM) power system under various disturbances are considered as a test system. The results of nonlinear simulation strongly suggest that the proposed PSS significantly enhances the power system dynamic stability in both of the SMIB and MM power system as compared to CPSS.
본 논문에서는 CR(Cognitive Radio)을 위해 사용자에게 최적의 통신 시스템 구성 변수들을 할당하기 위한 새로운 최적화 알고리즘인 GBNSGA(Goal-Pareto Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 다중모드 선택적 CR 통신을 위해 사용되는 cognitive 엔진은 Mitola가 제안한 cognition 싸이클의 많은 논리 연산과정이 필요하다는 단점을 보완하기 위하여 일반적으로 유전자 알고리즘 기반의 접근 방식이 사용되고 있다. 본 논문에서는 cognitive 엔진의 효율적인 구동을 위하여 파레토(Pareto) 기반의 최적화 알고리즘인 NSGA(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)와 사용자 서비스의 요구사항을 goal로 설정하는 GP(Goal Programming)을 결합한 새로운 최적화 방법으로 GBNSGA를 제안하였으며, 시뮬레이션 수행을 통해 제안된 알고리즘이 요구사항에 적합한 다양한 해를 제공하고 최적화 수렴속도가 빠르다는 것을 확인하였다.
The computer-based simulation tools are currently used overwhelmingly to simulate the performance of automotive designs. Then, the search for an optimal solution that satisfies a number of performance requirements usually involves numerous iterations among several simulation tools. Therefore, meta-modeling techniques are becoming widely used to build approximations of computationally expensive computer analysis tools. The set-based approach proposed in the first report of a four-part paper has been a test bed for the innovation of vehicle structure design process in the Structural Design and Fabrication Committee of JSAE(Society of Automotive Engineers of Japan). In the second report, the proposed design approach is illustrated with a side-door impact beam design example using meta-modeling techniques.
Water distribution networks (WDNs) are designed to satisfy water requirement of an urban community. One of the central issues in human history is providing sufficient quality and quantity of water through WDNs. A WDN consists of a great number of pipelines with different ages, lengths, materials, and sizes in varying degrees of deterioration. The available annual budget for rehabilitation of these infrastructures only covers part of the network; thus it is important to manage the limited budget in the most cost-effective manner. In this study, a novel pipe replacement scheduling approach is proposed in order to smooth the annual investment time series based on a life cycle cost assessment. The proposed approach is applied to a real WDN currently operating in South Korea. The proposed scheduling plan considers both the annual budget limitation and the optimum investment on pipes' useful life. A non-dominated sorting genetic algorithm is used to solve a multi-objective optimization problem. Three decision-making objectives, including the minimum imposed LCC of the network, the minimum standard deviation of annual cost, and the minimum average age of the network, are considered to find optimal pipe replacement planning over long-term time period. The results indicate that the proposed scheduling structure provides efficient and cost-effective rehabilitation management of water network with consistent annual budget.
This paper presents a delay-margin based traffic engineering (TE) approach to provide end-to-end quality of service (QoS) in multi-protocol label switching (MPLS) networks using differentiated services (DiffServ) at the link level. The TE, including delay, class, and route assignments, is formulated as a nonlinear optimization problem reflecting the inter-class and inter-link dependency introduced by DiffServ and end-to-end QoS requirements. Three algorithms are used to provide a solution to the problem: The first two, centralized offline route configuration and link-class delay assignment, operate in the convex areas of the feasible region to consecutively reduce the objective function using a per-link per-class decomposition of the objective function gradient. The third one is a heuristic that promotes/demotes connections at different links in order to deal with concave areas that may be produced by a trunk route usage of more than one class on a given link. Approximations of the three algorithms suitable for on-line distributed TE operation are also derived. Simulation is used to show that proposed approach can increase the number of users while maintaining end-to-end QoS requirements.
The objective of the present work is to optimize process parameters namely, cutting speed, feed rate, and depth of cut in milling of AISI 304 stainless steel. In this work, experiments were carried out as per the Taguchi experimental design and an $L_{27}$ orthogonal array was used to study the influence of various combinations of process parameters on surface roughness (Ra) and material removal rate (MRR). As a dynamic approach, the multiple response optimization was carried out using grey relational analysis (GRA) and desirability function analysis (DFA) for simultaneous evaluation. These two methods are considered in optimization, as both are multiple criteria evaluation and not much complicated. The optimum process parameters found to be cutting speed at 63 m/min, feed rate at 600 mm/min, and depth of cut at 0.8 mm. Analysis of variance (ANOVA) was employed to classify the significant parameters affecting the responses. The results indicate that depth of cut is the most significant parameter affecting multiple response characteristics of GFRP composites followed by feed rate and cutting speed. The experimental results for the optimal setting show that there is considerable improvement in the process.
이동하는 베이스 노드를 가진 무선 센서 네트워크(WSN)에서 실시간 침입탐지를 위해서는 침입을 탐지한 센서로부터 베이스 노드까지의 정보 전달이 짧은 라우팅 경로를 통해 이루어져야 한다. 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 작은 홉 수를 보장하고 있어서 실시간 침입탐지에 적합함이 알려져 있다. 하지만 주어진 네트워크로부터 최소 Wiener 수 신장트리를 찾는 문제는 NP-hard이고 특정 노드에 대한 의존성이 커서 최소 신장 트리 기반 라우팅 방법에 비해 짧은 네트워크 수명을 갖는 단점이 있다. 본 논문은 실시간 침입탐지를 위해 최소 Wiener수 신장트리를 개선해 작은 홉 수와 긴 네트워크의 수명을 동시에 보장하는 라우팅 트리를 찾는 다목적 개미 군집 최적화 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 라우팅 트리의 성능을 패킷의 평균 전송 홉 수 및 네트워크 전력 소모, 네트워크의 수명 측면에서 최소 신장트리기반 라우팅 방법 및 최소 Wiener수 신장트리기반 라우팅 방법과 비교한다.
본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용하여 다양한 신재생에너지 자원 기반 통합 에너지 공급 시스템을 설계 및 평가 한다. 본 연구에서는 에너지 공급 시스템의 주요 구성요소로써 태양광 모듈, 풍력터빈 및 화석연료 기반 발전장치 등 에너지 생산 기술을 비롯하여 배터리와 인버터 등의 전력 에너지 저장 및 변환 장치 등도 포함한다. 특히, 6개의 한국 대표 지역을 선별하여 각 지역의 에너지 요구량 및 실제 신재생 에너지 자원 데이터를 기반으로 최적의 독립 통합 에너지 공급 시스템을 설계하였으며, 총 소요비용, 단위에너지비용 및 생애주기 이산화탄소 배출 분석 등, 다양한 지표를 이용하여 시스템의 경제성 및 환경성을 분석한다. 특히 다목적최적화 기법을 이용하여 최소 비용과 최소 이산화탄소 배출 등 두 목적함수를 동시에 만족하는 파레토 솔루션을 규명함으로써 신재생 자원 기반 독립 에너지 공급 시스템 설계의 가능성 및 효과를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 신재생에너지 자원이 좋은 지역일수록 시스템 구축 비용 증가에 따른 이산화탄소 절감 효과가 높은 것으로 나타났다. 또한, 신재생에너지 자원 기반 에너지 공급 시스템의 전력 단가는 현재 기존 단가보다 평균 0.35~0.46 $/kWh높게 나타났으며, 이산화탄소 배출량의 경우 기존 배출량보다 470~490 g$CO_2$/kWh정도의 저감효과를 보임을 분석하였다.
본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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