In this paper we consider a design problem of a cyclic queueing network with two stages, each with a local buffer of limited capacity. Based on the theory of reversibility and product-form solution, we derive the throughput function of the network as a key performance measure to maximize. Two cases are considered. In case each stage consists of a single server, an optimal allocation policy of a given buffer capacity and work load between stages as well as the optimal number of customers is identified by exploiting the properties of the throughput function. In case each stage consists of multiple servers, the optimal policy developed for the single server case doesn't hold any more and an algorithm is developed to allocate with a small number of computations a given number of servers, buffer capacity as well as total work load and the total number of customers. The differences of the optimal policies between two cases and the implications of the results are also discussed. The results can be applied to support the design of certain manufacturing and computer/communication systems.
Genetic Algorithm is well known as the efficient algorithm which can solve a difficult optimization problem. Recently, there has been increasing interest in applying genetic algorithm to problem related to network design. In this paper, we propose a two-step genetic algorithm for designing a optimum virtual path network(VPN) for a given physical network and traffic demand. The first step is a routing step in which a route is found between every node pair in the network. In the second step, paths are assigned as VPs so as to minimize the total number of VPs configured, the number of VPs carried by a link, and the VP hopcount. We study the performance of the propose algorithm through simulation. The result shows that the VPN generated by the proposed algorithm is good in minimizing the number of VPs configured, the load on a link, and the VP hopcount.
This paper considers a topological optimization of a computer network design with a cost constraint. The objective is to find the topological layout of links, at maximal reliability, under the constraint that the network cost is less or equal than a given level of budget. This problem is known to be NP-hard. To efficiently solve the problem, a genetic approach is proposed. Two illustrative examples are used to explain and test the proposed approach. Experimental results show evidence that the proposed approach performs more efficiently for finding a good solution or near optimal solution in comparison with a simulated annealing method.
The multiobjective optimization (MO) problem usually includes the conflicting objectives and the use of conventional optimization algorithms for MO problem does not so good approach to obtain an effective optimal solution. In this paper, genetic algorithm (GA) as an effective method is used to solve such MO problem of brushless DC motor (BLDCM). 3D equivalent magnetic circuit network (EMCN) method which enables us to reduce the computational burden is also used to consider the 3D structure of BLDCM. In order to effectively obtain a set of Pareto optimal solutions in MO problem, ranking method proposed by Fonseca is applied. The objective functions are decrease of cogging torque and increase of torque respectively. The airgap length, teeth width and magnetization angle of PM are selected for the design variables. The experimental results are also shown to confirm the validity of the optimization results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1133-1151
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2010
Energy balanced consumption routing is based on assumption that the nodes consume energy both in transmitting and receiving. Lopsided energy consumption is an intrinsic problem in low-cost sensor networks characterized by multihop routing and in many traffic overhead pattern networks, and this irregular energy dissipation can significantly reduce network lifetime. In this paper, we study the problem of maximizing network lifetime through balancing energy consumption for uniformly deployed low-cost sensor networks. We formulate the energy consumption balancing problem as an optimal balancing data transmitting problem by combining the ideas of corona cluster based network division and optimized transmitting state routing strategy together with data transmission. We propose a localized cluster based routing scheme that guarantees balanced energy consumption among clusters within each corona. We develop a new energy cluster based routing protocol called "OECR". We design an offline centralized algorithm with time complexity O (log n) (n is the number of clusters) to solve the transmitting data distribution problem aimed at energy balancing consumption among nodes in different cluster. An approach for computing the optimal number of clusters to maximize the network lifetime is also presented. Based on the mathematical model, an optimized energy cluster routing (OECR) is designed and the solution for extending OEDR to low-cost sensor networks is also presented. Simulation results demonstrate that the proposed routing scheme significantly outperforms conventional energy routing schemes in terms of network lifetime.
The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.
An optimizer has been applied for the optimal design of pipe diameters in the pipe flow network problems. Pipe network flow analysis, which is developed separately, is performed within the interface for the optimization algorithm. A pipe network is chosen for the test, and optimizer GenOpt is applied with Holder-Mead-O'Niell's simplex algorithm after solving the network flow problem by the Newton-Raphson method. As a result, optimally do-signed pipe diameters are successfully obtained which minimize the total design cost. Design cost of pipe flow network can be considered as the sum of pipe installation cost and pump operation cost. In this study, a practical and efficient solution method for the pipe network optimization is presented. Test system is solved for the demonstration of the present optimization technique.
In this paper, the design problem of local area networks is defined as finding the network topology minimizing cost subject to reliability constraint. The design problem includes issues such as multiple choices of link type for each possible link, multiple choices of hub type for each hub, and allocation of the users to the hubs. To efficiently solve the problem, a genetic approach is suggested. According to the experiments, the proposed approach improves search performance.
Existing user research methods are subject to a variety of research conditions such as the amount and variety of data collected and the expertise of the facilitator of a group research session. In this study, we propose a new user research methodology using an 'Issue-Network' system, which is developed based on the theory and methods of social network analysis. The Issue-Network is designed to define problem spaces from the issues raised by users in a group research session in a form of an interactive network graph. The system helps to break out of ordinary perspectives of looking into problem spaces by enabling an alternative and more creative way to connect issues in the network. In this study, we took a case study of generating the Issue-Network on behalf of the problems raised by users in various driving-related situations. We were able to draw three navigation usage scenarios that cover relatively important problem spaces: safety and being ready for the unexpected, smart navigation and notifications, making use of the spare time. In the future, the Issue-Network system is expected to be used as a tool to identify problems and derive solutions in group research sessions involving a large number of users.
With the incitation to reduce power consumption and the aggressive reuse of spectral resources, there is an inevitable trend towards the deployment of small-cell networks by decomposing a traditional single-tier network into a multi-tier network with very high throughput per network area. However, this cell size reduction increases the complexity of network operation and the severity of cross-tier interference. In this paper, we consider a downlink two-tier network comprising of a multiple-antenna macrocell base station and a single femtocell access point, each serving multiples users with a single antenna. In this scenario, we treat the following beamforming optimization problems: i) Total transmit power minimization problem; ii) mean-square error balancing problem; and iii) interference power minimization problem. In the presence of perfect channel state information (CSI), we formulate the optimization algorithms in a centralized manner and determine the optimal beamformers using standard convex optimization techniques. In addition, we propose semi-decentralized algorithms to overcome the drawback of centralized design by introducing the signal-to-leakage plus noise ratio criteria. Taking into account imperfect CSI for both centralized and semi-decentralized approaches, we also propose robust algorithms tailored by the worst-case design to mitigate the effect of channel uncertainty. Finally, numerical results are presented to validate our proposed algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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