Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is applied for solving Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problem with valve-point loading of thermal generators. This CEED problem with valve-point loading is a nonlinear, constrained multi-objective optimization problem, with power balance and generator capacity constraints. The valve-point loading introduce ripples in the input-output characteristics of generating units and make the CEED problem as a nonsmooth optimization problem. To validate its effectiveness of NSGA-II, two benchmark test systems, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems are considered. To compare the Pareto-front obtained using NSGA-II, reference Pareto-front is generated using multiple runs of Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) with weighted sum of objectives. Comparison with other optimization techniques showed the superiority of the NSGA-II approach and confirmed its potential for solving the CEED problem. Numerical results show that NSGA-II algorithm can provide Pareto-front in a single run with good diversity and convergence. An approach based on Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is applied on non-dominated solutions obtained to determine Best Compromise Solution (BCS).
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.37-45
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2022
In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.
Optimization methodologies have been proposed of find the best environment-friendly recycling pathways of plastic materials based on life-cycle assessment (LCA) methodology. The main difficulty in conducting this optimization study is that multiple environmental burdens have to be considered simultaneously as the cost functions. Instead of generating conservative Pareto or noninferior solutions following multi-objective optimization approaches, we have proposed some practical criteria on how to combine the different environmental burdens into a single measure. The obtained single objective optimization problem can then be solved by conventional nonlinear programming techniques or, more effectively, by a tree search method based on decision flows. The latter method reduces multi-dimensional optimization problems to a set of one-dimensional problems in series. It is expected the suggested tree search approach can be applied to many LCA studies as a new promising optimization tool.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.2
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pp.114-126
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2009
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.976-995
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2016
Workflow scheduling is one of the challenging problems in cloud computing, especially when service reliability is considered. To improve cloud service reliability, fault tolerance techniques such as fault recovery can be employed. Practically, fault recovery has impact on the performance of workflow scheduling. Such impact deserves detailed research. Only few research works on workflow scheduling consider fault recovery and its impact. In this paper, we investigate the problem of workflow scheduling in clouds, considering the probability that cloud resources may fail during execution. We formulate this problem as a multi-objective optimization model. The first optimization objective is to minimize the overall completion time and the second one is to minimize the overall execution cost. Based on the proposed optimization model, we develop a heuristic-based algorithm called Min-min based time and cost tradeoff (MTCT). We perform extensive simulations with four different real world scientific workflows to verify the validity of the proposed model and evaluate the performance of our algorithm. The results show that, as expected, fault recovery has significant impact on the two performance criteria, and the proposed MTCT algorithm is useful for real life workflow scheduling when both of the two optimization objectives are considered.
In a project schedule, it is possible to reduce the time required to complete a project by allocating extra resources for critical activities. However, accelerating a project causes additional expense. This issue is addressed by finding optimal set of time-cost alternatives and is known as the time-cost trade-off problem in the literature. The aim of this study is to identify the optimal set of time-cost alternatives using a multiobjective teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm integrated with the non-dominated sorting concept and is applied to successfully optimize the projects ranging from a small to medium large projects. Numerical simulations indicate that the utilized model searches and identifies optimal / near optimal trade-offs between project time and cost in construction engineering and management. Therefore, it is concluded that the developed TLBO-based multiobjective approach offers satisfactorily solutions for time-cost trade-off optimization problems.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.680-695
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1998
The objective of this study is to optimize the responses of the creep feed ceramic grinding process simultaneously by an off-1ine multicriteria optimization methodology. The responses considered as objectives are material removal rate, flexural strength, normal grinding force, workpiece surface roughness and grinder power. Alumina material was ground by the creep feed grinding mode using superabrasive grinding wheels. The process variables optimized for the above objectives include grinding wheel specification, such as bond type, mesh size, and grit concentration, and grinding process parameters, such as depth of cut and feed rate. A weighting method transforms the multi-objective problem into a single-objective programming format and then, by parametric variation of weights, the set of non-dominated optimum solutions are obtained. Finally, the multi-objective optimization methodology was tested by a sensitivity analysis to check the stability of the model.
Motivated by the emergency scheduling in a transportation network, this paper considers a transportation problem, in which, the truck times and transportation costs are assumed as uncertain variables. To meet the demand in the practical applications, two optimization objectives are considered, one is the total costs and another is the completion times. And then, a multi-objective optimization model is developed according to the situation in applications. Because there are commensurability and conflicting between the two objectives commonly, a solution does not necessarily exist that is best with respective to the two objectives. Therefore, the problem is reduced to a single objective model, which is an uncertain programming with a chance-constrain. After some analysis, its equivalent deterministic form is obtained, which is a nonlinear programming. Based on a stepwise optimization strategy, a solution method is developed to solve the problem. Finally, the computational results are provided to demonstrate the effectiveness of our model and algorithm.
Ha, Dong-Wan;Kim, Chang-Su;Song, Kyung-Bin;Baek, Young-Sik
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.11b
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pp.200-202
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1999
This paper describes the optimization problem of real power rescheduling and present an algorithm based linear programming for studying the load-shedding and generation reallocation problem when a portion of the transmission system is disabled and at power flow solution cannot be obtained for the overload of some lines. And in case initial is infeasible, solution could not be converge. So this paper gives an algorithm being lie infeasible quantities within limit. The paper describes a LP-based algorithm to obtain the solution in power dispatch related to overload situations in power system and it is easily extened under various objective. The optimization procedures is based in linear programming with bounded variables and use the multi-segment curve method for a objective function and the validity of the algorithm is verified with two examples : 10-bus system and 57-bus system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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