항공기는 저고도에서 임무를 수행할 때, 대공 미사일과 지형 장애물 같은 다양한 위협들에 제약을 받는다. 특히, 항공기는 지면 근처에서 항상 지형과의 충돌 위험을 갖는다. 본 연구에서는 이 문제에 효과적으로 대비하기 위하여, 지형 회피가 고려된 비행경로 생성 알고리듬을 개발하였다. 비행경로 생성 알고리듬에서는 먼저 등고선의 그룹화를 통해 경로점을 생성하고, Dijkstra 알고리듬을 이용하여 적절한 경로점 조합을 구성한다. 구성된 경로점 조합에 대해서는 최적제어 이론을 기반으로 한 최적 경로점 유도법칙을 적용하여, 제어에너지를 최소로 하는 최적의 비행경로를 제시한다.
Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.
Buck-Boost LLC (BBLLC) converters based on a PWM + phase control strategy are good candidates for high efficiency, high power density and wide input range applications. Nevertheless, they suffer from large computational complexity when it comes to calculating the optimal phase for ZVS of all the switches. In this paper, a method is proposed for a microcontroller unit (MCU) to calculate the optimal phase quickly and accurately. Firstly, a 2-D lookup table of the phase is established with an index of the input voltage and output current. Then, a bilinear interpolation method is applied to improve the accuracy. Meanwhile, simplification of the phase equation is presented to reduce the computational complexity. When compared with conventional curve-fitting and LUT methods, the proposed method makes the best tradeoff among the accuracy of the optimal phase, the computation time and the memory consumption of the MCU. Finally, A 350V-420V input, 24V/30A output experimental prototype is built to verify the proposed method. The efficiency can be improved by 1% when compared with the LUT method, and the computation time can be reduced by 13.5% when compared with the curve-fitting method.
The crack propagation path can be considered as a boundary problem in which the crack advances towards the interior of the domain. Consequently, this poses an optimization problem wherein the local crack-growth direction angle can be treated as a design variable. The advantage of this approach is that the continuous minimization of strain energy naturally leads to the mode I propagation path. Furthermore, this procedure does not rely on the precise characterization of the stress field at the crack tip and is independent of stress intensity factors. This paper proposes an algorithm based on internal point exploration as well as shape sensitivity optimization and strain energy minimization to determine the crack propagation direction. To implement this methodology, the algorithm utilizes a modeling GUI associated with an academic analysis program based on the Dual Boundary Elements Method and determines the propagation path by exploiting the elastic strain energy at points in the domain that are candidates to be included in the boundary. The sensitivity of the optimal solution is also assessed in the vicinity of the optimum point, ensuring the stability and robustness of the solution. The results obtained demonstrate that the proposed methodology accurately predicts the crack propagation direction in Mode I opening for a single crack (lateral and central). Furthermore, robust optimal solutions were achieved in all cases, indicating that the optimal solution was not highly sensitive to changes in the design variable in the vicinity of the optimal point.
The selection of the optimal partners in supply chain management is one of the most critical success factors. In the past, partners for outsourcing production were selected repeatedly within a closed group of candidates due to the limited information and location of partners. But, the wide use of internet and the development of electronic commerce make it possible that the partners capable of providing the optimal services are selected regardless of their location or nationality. And the concept of partners was limited to the provider of production resources. In the supply chain management, the concept should be extended to the provider of transportation and warehouse due to the high portion of transportation cost among the total production cost Therefore, In this study, we propose an analytical approach to the selection of Production and transportation partners in supply chain management. For this purpose a mathematical model is developed, and then a heuristic algorithm based on tabu search is presented since the model belongs to the NP hard problem.
In this paper, evolutionary multi-objective selection method of RBF networks structure is considered. The candidates of RBF network structure are encoded into the chromosomes in GAs. Then, they evolve toward Pareto-optimal front defined by several objective functions concerning with model accuracy and model complexity. An ensemble network constructed by such Pareto-optimal models is also considered in this paper. Some numerical simulation results indicate that the ensemble network is much robust for the case of existence of outliers or lack of data, than one selected in the sense of information criteria.
In order to improve the accuracy of cell selection in heterogeneous cellular systems, this paper proposes a fuzzy multiple-objective decision-based cell selection (FMDCS) strategy. Since heterogeneous cellular systems have different access technologies and multiple traffic classes, the strategy adopts cell type, data rate, coverage, transmission delay, and call arrival rate as evaluation indices, and uses different weight vectors according to the traffic classes of the mobile host. Then, a fuzzy multiple-objective decision algorithm is applied to select the optimal cell from all candidates. This paper also gives an instance analysis and simulation. The instance analysis shows FMDCS makes different selections for different traffic classes. Simulation results of the after-handoff quality-of-service (QoS) show the selected cell can provide MH optimal service.
DMFC(Direct Methanol Fuel Cell) is one of promising candidates for power sources of small mobile IT devices like notebook, cell phone, and so on. Efficient operation of fuel cell system is very important for long-sustained power supply because of limited fuel tank size. It is necessary to investigate operation characteristics of fuel cell stack for optimal control of DMFC system. The generated voltage was modeled according to various operating condition; methanol concentration, stack temperature, and load current. It is inevitable for methanol solution at anode to cross over to cathode through MEA(membrane electrode assembly), which reduces the system efficiency and increases fuel consumption. In this study, optimal operation conditions are proposed by analyzing stack performance model, cross-over phenomenon, and system efficiency.
This paper considers bandwidth allocation and scheduling problems on Ethernet Passive Optical Networks (EPON). EPON is one of the good candidates for the optical access network. This paper formulates the bandwidth allocation problem as a nonlinear mathematical one and characterizes the optimal bandwidth allocation which maximizes weighted sum of throughput and fairness. Based upon the characterization, two heuristic algorithms are suggested with various numerical tests. The test results show that our algorithms can be used for efficient bandwidth allocation on the EPON. This paper also shows that the WSPT (Weighted Shortest Processing Time) rule is optimal for minimization the total delay time in transmitting the traffic of the given allocated bandwidth.
This paper presents a new algorithm of optimal measurement system by using band matrix characteristic respectively for state estimation. A performance index of measurement system is established to reflect relation among measurement sets, probability of measurement failure and cost of individual meter installation. Selection ranking in the candidates of measurement sets is composed to guarantee the observability for any any single meter outage. Performance index sensitivity is introduced and recursive formula which based on the matrix inversion lemma used for selection. The proposed algorithm is composed of successive addition algorithm, successive elimination algorithm and combinatorial algorithm. The band matrix characteristic could save in memory requirements and calculate the performance index faster than earlier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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