KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.11
no.1
/
pp.146-170
/
2017
Joint channel assignment and routing is a well-known problem in multi-radio wireless mesh networks for which optimal configurations is required to optimize the overall throughput and fairness. However, other objectives need to be considered in order to provide a high quality service to network users when it deployed with high traffic dynamic. In this paper, we propose a re-configuration optimization model that optimizes the network throughput in addition to reducing the disruption to the mesh clients' traffic due to the re-configuration process. In this multi-objective optimization model, four objective functions are proposed to be minimized namely maximum link-channel utilization, network average contention, channel re-assignment cost, and re-routing cost. The latter two objectives focus on reducing the re-configuration overhead. This is to reduce the amount of disrupted traffic due to the channel switching and path re-routing resulted from applying the new configuration. In order to adapt to traffic dynamics in the network which might be caused by many factors i.e. users' mobility, a centralized heuristic re-configuration algorithm called State-Aware Joint Routing and Channel Assignment (SA-JRCA) is proposed in this research based on our re-configuration model. The proposed algorithm re-assigns channels to radios and re-configures flows' routes with aim of achieving a tradeoff between maximizing the network throughput and minimizing the re-configuration overhead. The ns-2 simulator is used as simulation tool and various metrics are evaluated. These metrics include channel-link utilization, channel re-assignment cost, re-routing cost, throughput, and delay. Simulation results show the good performance of SA-JRCA in term of packet delivery ratio, aggregated throughput and re-configuration overhead. It also shows higher stability to the traffic variation in comparison with other compared algorithms which suffer from performance degradation when high traffic dynamics is applied.
Kim, Kwan-Woo;Mitsuo Gen;Hwang, Rea-Kook;Genji Yamazaki
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2003.09a
/
pp.187-190
/
2003
Many manufacturing companies consider the integrated and concurrent scheduling because they need the global optimization technology that could manufacture various products more responsive to customer needs. In this paper, we propose an advanced scheduling model to generate the schedules considering resource constraints and precedence constraints in make-to-order (MTO) manufacturing environments. Precedence of work- in-process(WIP) and resources constraints have recently emerged as one of the main constraints in advanced scheduling problems. The advanced scheduling problems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are obeyed resources constraints, alternative workstations of operations and the precedence constraints of WIP in MTO manufacturing. For effectively solving the advanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genetic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA is to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA approach with local search-based mutation through swap mutation is developed to solve the advanced scheduling problem. Numerical example is tested and presented for advanced scheduling problems with various orders to describe the performance of the proposed m-hGA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.4
/
pp.1837-1860
/
2020
We propose a general framework for studying resource allocation problem and the tradeoff between spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) for downlink traffic in power domain-non-orthogonal multiple access (PD-NOMA) and device to device (D2D) based heterogeneous cloud radio access networks (H-CRANs) under imperfect channel state information (CSI). The aim is jointly optimize radio remote head (RRH) selection, spectrum allocation and power control, which is formulated as a multi-objective optimization (MOO) problem that can be solved with weighted Tchebycheff method. We propose a low-complexity algorithm to solve user association, spectrum allocation and power coordination separately. We first compute the CSI for RRHs. Then we study allocating the cell users (CUs) and D2D groups to different subchannels by constructing a bipartite graph and Hungrarian algorithm. To solve the power control and EE-SE tradeoff problems, we decompose the target function into two subproblems. Then, we utilize successive convex program approach to lower the computational complexity. Moreover, we use Lagrangian method and KKT conditions to find the global optimum with low complexity, and get a fast convergence by subgradient method. Numerical simulation results demonstrate that by using PD-NOMA technique and H-CRAN with D2D communications, the system gets good EE-SE tradeoff performance.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
/
1996.10a
/
pp.199-202
/
1996
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
/
v.48
no.6
/
pp.411-418
/
2020
In this paper, approximation and optimization methods are proposed for the structural performance of the composite fan blade. Using these methods, we perform the optimal design of the stacking sequence to maximize stiffnesses without changing the mass and the geometric shape of the composite fan blade. In this study, the lamination parameters are introduced to reduce the design variables and space. From the characteristics of lamination parameters, we generate response surface model having a high fitness value. Considering the requirements of the optimal stacking sequence, the multi-objective optimization problem is formulated. We apply the two-step optimization method that combines gradient-based method and genetic algorithm for efficient search of an optimal solution. Finally, the finite element analysis results of the initial and the optimized model are compared to validate the approximation and optimization methods based on the lamination parameters.
This paper is to review a literature concerning Bus Transit Route Network Design(BTRNDP), to describe a future study direction for a systematic application for the BTRNDP. Since a bus transit uses a fixed route, schedule, stop, therefore an approach methodology is different from that of auto network design problem. An approach methodology for BTRNDP is classified by 8 categories: manual & guideline, market analysis, system analytic model. heuristic model. hybrid model. experienced-based model. simulation-based model. mathematical optimization model. In most previous BTRNDP, objective function is to minimize user and operator costs, and constraints on the total operator cost, fleet size and service frequency are common to several previous approach. Transit trip assignment mostly use multi-path trip assignment. Since the search for optimal solution from a large search space of BTRNDP made up by all possible solutions, the mixed combinatorial problem are usually NP-hard. Therefore, previous researches for the BTRNDP use a sequential design process, which is composed of several design steps as follows: the generation of a candidate route set, the route analysis and evaluation process, the selection process of a optimal route set Future study will focus on a development of detailed OD trip table based on bus stop, systematic transit route network evaluation model. updated transit trip assignment technique and advanced solution search algorithm for BTRNDP.
An embedded system is called a multi-mode embedded system if it performs multiple applications by dynamically reconfiguring the system functionality. Further, the embedded system is called a multi-mode multi-task embedded system if it additionally supports multiple tasks to be executed in a mode. In this Paper, we address a HW/SW partitioning problem, that is, HW/SW partitioning of multi-mode multi-task embedded applications with timing constraints of tasks. The objective of the optimization problem is to find a minimal total system cost of allocation/mapping of processing resources to functional modules in tasks together with a schedule that satisfies the timing constraints. The key success of solving the problem is closely related to the degree of the amount of utilization of the potential parallelism among the executions of modules. However, due to an inherently excessively large search space of the parallelism, and to make the task of schedulabilty analysis easy, the prior HW/SW partitioning methods have not been able to fully exploit the potential parallel execution of modules. To overcome the limitation, we propose a set of comprehensive HW/SW partitioning techniques which solve the three subproblems of the partitioning problem simultaneously: (1) allocation of processing resources, (2) mapping the processing resources to the modules in tasks, and (3) determining an execution schedule of modules. Specifically, based on a precise measurement on the parallel execution and schedulability of modules, we develop a stepwise refinement partitioning technique for single-mode multi-task applications. The proposed techniques is then extended to solve the HW/SW partitioning problem of multi-mode multi-task applications. From experiments with a set of real-life applications, it is shown that the proposed techniques are able to reduce the implementation cost by 19.0% and 17.0% for single- and multi-mode multi-task applications over that by the conventional method, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.15
no.3
/
pp.375-381
/
2005
Usually genetic algorithms are used to design optimal system. However the performance of the algorithm is determined by the fitness function and the system environment. It is expected that a co-evolutionary algorithm, two populations are constantly interact and co-evolve, is one of the solution to overcome these problems. In this paper we propose three types of co-evolutionary algorithm to solve GA-Hard problem. The first model is a competitive co-evolutionary algorithm that solution and environment are competitively co-evolve. This model can prevent the solution from falling in local optima because the environment are also evolve according to the evolution of the solution. The second algorithm is schema co-evolutionary algorithm that has host population and parasite (schema) population. Schema population supply good schema to host population in this algorithm. The third is game model-based co-evolutionary algorithm that two populations are co-evolve through game. Each algorithm is applied to visual servoing, robot navigation, and multi-objective optimization problem to verify the effectiveness of the proposed algorithms.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
/
v.28
no.7
/
pp.1038-1046
/
2004
In order to acquire high-speed and high-precision performances in servomechanisms, an integrated design method have been proposed. Based on strict mathematical modeling and analysis of system performance according to design and operating parameters, a nonlinear constrained optimization problem including the relevant subsystem parameters of the servomechanism is formulated. Optimum design results of mechanical and electrical parameters are obtained according to the design parameters specified by designers through the integrated design processes. Motors are optimally selected from the servo motor database. Both the geometric errors referring to Abbe offset and the contour errors are minimized while required constraints such as stability conditions and saturated conditions are satisfied. This design methodology both offers the improved possibility to evaluate and optimize the dynamic motion performance of the servomechanism and improves the quality of the design process to achieve the required performance for high-speed/precision servomechanisms.
A new sort of learning algorithm named whole learning algorithm is proposed to simulate the nonlinear and dynamic behavior of RC members for the estimation of structural integrity. A mathematical technique to solve the multi-objective optimization problem is applied for the learning of the feedforward neural network, which is formulated so as to minimize the Euclidean norm of the error vector defined as the difference between the outputs and the target values for all the learning data sets. The change of the outputs is approximated in the first-order with respect to the amount of weight modification of the network. The governing equation for weight modification to make the error vector null is constituted with the consideration of the approximated outputs for all the learning data sets. The solution is neatly determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse after summarization of the governing equation into the linear simultaneous equations with a rectangular matrix of coefficients. The learning efficiency of the proposed algorithm from the viewpoint of computational cost is verified in three types of problems to learn the truth table for exclusive or, the stress-strain relationship described by the Ramberg-Osgood model and the nonlinear and dynamic behavior of RC members observed under an earthquake.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.