진화 프로그래밍은 실수형 최적화 문제에 널리 사용되는 알고리즘으로 돌연변이 연산이 중요한 연산이다. 일반적으로 돌연변이 연산은 확률 분포와 이에 따른 매개변수를 사용하여 변수값을 변화시키는데, 이 때 매개변수 역시 돌연변이 연산의 대상이 됨으로 이를 위한 또 다른 매개변수가 필요하다. 그러나 최적의 매개변수 값은 주어진 문제에 전적으로 의존하기 때문에 매개변수 개수가 많은 경우 매개변수값들에 대한 최적 조합을 찾기 어렵다. 이러한 문제를 부분적으로나마 해결하기 위하여 본 논문에서는 변수의 돌연변이 연산을 위한 매개변수를 자기 적응적 관점에서 이론적으로 추정한 돌연변이 연산을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 코시 확률 분포의 축척 매개변수를 추정하여 돌연변이 연산에 적용함으로 축척 매개변수에 대한 돌연변이 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용한 실험 결과를 통해 볼 때, 최적값 측면에서는 제안한 알고리즘의 상대적 우수성은 벤치마킹 문제에 의존하였으나 계산 시간 측면에서는 모든 벤치마킹 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 우수하였다.
Path planning for field operation of agricultural machinery is an indispensible part for precision farming or autonomous field operation. In this study, two algorithms (I, II) of generating a time-based shortest operation path were suggested to plan an optimal operation of an agricultural tractor-implement in a rectangular shaped field. The algorithms were based on modification of a minimum spanning tree algorithm, and applied for tractor-implement operations. the generated path was consisted of round operation and returning operation sections. The number of round operation was determined from the condition that a tractor can turn smoothly at headlands. The performance of the algorithms was evaluated by the calculation number for path generation and the total path length generated. Their stability was affected by the number of returning operation, but the algorithm II was considered to be more stable. In addition, the performances of the developed algorithms were compared with those of the conventional field operations at selected field sizes and shapes. The results showed that the algorithms could reduce field operation time greatly. For a 100m$\times$40m field, the reduced path length was 78m. The study also included an user interface program for implementing the algorithms and generating GPS coordinates that could be used in GIS softwares for precision farming.
This paper proposes a new algorithm for determining an optimal control input for production systems. In many production systems, completion time should be planned within the due dates by taking into account precedence constraints and processing times. To solve this problem, the max-plus algebra is an effective approach. The max-plus algebra is an algebraic system in which the max operation is addition and the plus operation is multiplication, and similar operation rules to conventional algebra are followed. Utilizing the max-plus algebra, constraints of the system are expressed in an analogous way to the state-space description in modern control theory. Nevertheless, the formulation of a system is currently performed manually, which is very inefficient when applied to practical systems. Hence, in this paper, we propose a new algorithm for deriving a state-space description and determining an optimal control input with several constraint matrices and parameter vectors. Furthermore, the effectiveness of this proposed algorithm is verified through execution examples.
A virtual power plant (VPP) is a system that virtually integrates power resources based on the VPP participating customer (VPC) unit and operates as a power plant. When VPP operators manage resources to maximize their benefits, load reduction instructions may focus on more responsive VPCs, or those producing high profitability, by using VPC resources with high operation efficiency. VPCs may thus encounter imbalance problems during operation. This imbalance in operation time would bring more participation for some VPCs, causing potential degradation of their resources. Such an operation strategy would be not preferable for VPP operators in managing the relationship with VPCs. This issue impedes both continual VPC participation and economical and reliable VPP operation in the long term. An operation algorithm is therefore proposed that considers the operation time of VPC generators for mandatory reduction of power resource consumption. The algorithm is based on constraints of daily and annual operation times when VPP operators of local generators perform capacity-market power transactions. The algorithm maximizes the operator benefit through VPP operations. The algorithm implements a penalty parameter for imbalances in operation times spent by VPC generators in fulfilling their obligations. An evaluation was conducted on VPP operational effects by applying the algorithm to the Korean power market.
This paper develops optimal operation mechanism of CHP(Combine Heat and Power) for enhancement of energy efficiency. It verify optimal operation of Accumulator using Economic Heat Load Dispatch and Dynamic Programing through case study.
This paper presents an efficient algorithm for the reactive planning of transmission network under normal operating conditions. The optimal operation of a power system is a prerequisite to obtain the optimal investment planning. The operation problem is decomposed into a P-optimization module and a Q-optimization module, but both modules use the same objective function of generation cost. In the investment problem, a new variable decomposition technique is adopted which can operate the operation and the investment variables. The optimization problem is solved by using the gradient projection method (GPM).
In this paper, an engine-CVT integrated control algorithm is suggested by considering the powertrain loss, inertia torque and the CVT ratio response lag. The integrated control algorithm consists of (1) the optimal engine power calculation and (2) determining of the optimal throttle valve opening and the optimal CVT ratio. The optimal engine power is obtained by compensating the inertia torque due to the CVT ratio change and the powertrain loss that is calculated iteration procedure. In addition, an algorithm to compensate the effect of the CVT ratio response lag on the drive torque is suggested by the engine speed compensation causing the increased optimal CVT ratio. Simulation results show that the engine-CVT integrated control algorithm developed in this study makes it possible to obtain better engine operation on the optimal operating line, which results in the improved fuel economy while satisfying the driver's demand.
This paper presents an optimal operation scheduling algorithm for a smart home with energy storage system, electric vehicle and distributed generation. The proposed algorithm provides the optimal charge and discharge schedule of the EV and the ESS. In minimizing the electricity costs of the smart home, it considers not only the cost of energy purchase from the grid but also the life cost of batteries. The life costs of batteries are calculated based on the relation between the depth of discharge and life time of battery. As the life time of battery depends on the charge and discharge pattern, optimal charge and discharge schedule should consider the life cost of batteries especially when there is more than one battery with different technical characteristics. The proposed algorithm can also be used for optimal selection of size and type of battery for a smart home.
Surface mount technology has been evolving in the electronics industries. Efficient operation of surface mounters is closely related with the productivity of the electronic products. In this study, modeling and optimal algorithm for allocating feeders and sequencing mounting jobs in the rotary type surface mounter, which consider all the constraints, in the hardware and are easy to be used in the field, are developed.
This paper presents a optimal operation algorithm of 1MW class Battery Energy Storage System (BESS) which is constructed in EHWA electric corporation. Total electric charge of conventional '97 year and simulated '98 year are compared to verify the validity of the proposed algorithm. Simulation results have showed that the about \\32,000,000 reduction of electric charge for 1 year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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