• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2177-2193
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• 2018

This paper studies resource allocation schemes for the relay-aided cooperative system consisting of multiple source-destination pairs and decode-forward (DF) relays. Specially, relaying selection, multisubcarrier pairing and assignment, and power allocation are investigated jointly. We consider a combinatorial optimization problem on quality of experience (QoE) and energy consumption based on relay-aided cooperative system. For providing better QoE and lower energy consumption we formulate a multi-objective optimization problem to maximize the total mean opinion score (MOS) value and minimize the total power consumption. To this end, we employ the nondominated sorting genetic algorithm version II (NSGA-II) and obtain sets of Pareto optimal solutions. Specially, two formulas are devised for the optimal solutions of the multi-objective optimization problems with and without a service priority constraint. Moreover, simulation results show that the proposed schemes are superior to the existing ones.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권3호
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• pp.74-81
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• 2019

Herein, we performed a comparative study on approximate multi-objective design optimization, to realize a structural design to improve the weight and vibration performances of the knuckle - a car suspension component - considering various load conditions and vibration characteristics. In the approximate multi-objective optimization process, a regression meta-model was generated using the response surfaces method (RSM), while Kriging and back-propagation neural network (BPN) methods were applied for interpolation meta-modeling. The Pareto solutions, multi-objective optimal solutions, were derived using the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). In terms of the knuckle design considered in this study, the characteristics and influence of the meta-model on multi-objective optimization were reviewed through a comparison of the approximate optimization results with the meta-models and the actual optimization.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.69-88
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• 2000

요약 분산 시스템의 전체적인 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나는, 소프트웨어 컴포넌트를 어떻게 효율적으로 분산시키는가 하는 것이다. 현재 태스크 기반의 시스템을 분할하여 분산 환경에 할당하는 문제는 연구가 많이 진행되었으나, 객체 지향 프로그램을 구성하는 각 객체들을 분산 객체 환경에 할당하는 기법에 대한 연구는 상대적으로 미약하다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 C++ 응용 프로그램을 분할하여 C++ 객체들을 CORBA 기반의 분산 객체 환경에 할당하기 위한 그래프 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 한 분산 객체 할당 알고리즘을 제안한다. 분산 시스템의 성능은, 주로 객체간의 병렬성, 각 프로세서에 드는 부하의 균등성, 네트워크 상의 통신 량에 의해 결정된다. 이 세 가지 요인을 동시에 최적화하는 해를 찾기 위하여. 본 논문의 분산 객체 할당 기법은 Niched Pareto 유전자 알고리즘(NPGA)에 바탕을 두고 있다. 전형적인 C++ 응용 프로그램에 대한 CORBA 시스템에서의 실험을 통하여 본 논문의 그래프 모델과 객체 할당 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문은 비최소 위상 시스템을 보다 효율적으로 제어하기 위하여 기존의 PID 타입의 선형 제어기와 병렬적으로 구성된 신경망 제어기의 구성에 대하여 다룬다. 제안된 제어기의 제어 목표는 비최소 위상 시스템의 제어의 경우 흔히 나타나는 언더슛 현상을 최소화하면서 설정된 시스템 응답과의 응답 오차가 최소화하는 것이다. 전체 비용 함수는 고려된 두 가지의 개별 목적 함수간의 선형 합으로 이루어 진다. 신경망 제어기는 주어진 전체 제어 시간 동안의 제어 성능을 광역 평가를 통하여 주어진 전체 비용 함수를 최소화하는 최적 제어기를 구성하도록 진화 프로그래밍을 이용하여 off-line으로 학습된다. 일반적인 컴퓨터 모의 실험으로 계단 신호 응답에서 나타나는 빠른 settling 시간, 작은 언더슛과 오버슛과 같은 제어 성능 향상의 관점에서 기존의 선형 제어 시스템의 성능에 비해 훨씬 효과적이라는 것을 보인다. 또한, 파렛토(pareto) 다중 최적화 개념을 도입하여 선형 합으로 이루어진 비용 함수 최적화의 한계성과 문제점을 극복한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1106-1110
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• 2010

본 논문은 자동화 컨테이너 터미널의 장치장에서 장치 위치 결정 전략을 다목적 진화 알고리즘(MOEA: Multi-Objective Evolutionary Algorithm)을 이용해 최적화하는 방안을 제안한다. 장치장의 해측과 육측 생산성은 서로 상충하기 때문에, 이 둘을 동시에 최대화하는 것은 불가능하다. 대신 본 논문에서는 MOEA를 이용해 파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)을 구하였다. 초기 실험 결과 장치장의 컨테이너 점유율이 높은 어려운 문제의 경우, MOEA의 집단이 지역 해에 쉽게 빠지는 것을 확인하였다. 이에 본 논문에서는 난이도가 다른 두 개의 문제를 동시에 최적화함으로써 집단의 다양성을 유지하는 방안을 제안하였으며, 실험 결과 제안 방안이 단일 문제만 해결하는 방안에 비해 동일한 비용으로 더 좋은 전략을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제9권2호
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• pp.143-149
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• 2016

In this study, a method for the multi-objective optimization of an impeller for a centrifugal compressor using fluid-structure interaction (FSI) and response surface method (RSM) was proposed. Numerical simulation was conducted using ANSYS CFX and Mechanical with various configurations of impeller geometry. Each design parameter was divided into 3 levels. A total of 15 design points were planned using Box-Behnken design, which is one of the design of experiment (DOE) techniques. Response surfaces based on the results of the DOE were used to find the optimal shape of the impeller. Two objective functions, isentropic efficiency and equivalent stress were selected. Each objective function is an important factor of aerodynamic performance and structural safety. The entire process of optimization was conducted using the ANSYS Design Xplorer (DX). The trade-off between the two objectives was analyzed in the light of Pareto-optimal solutions. Through the optimization, the structural safety and aerodynamic performance of the centrifugal compressor were increased.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권5호
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• pp.325-331
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• 2004

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.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제3권2호
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• pp.116-122
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• 2004

This paper presents a process plan selection model with multiple objectives. The process plans for all parts should be selected under multiple objective environment as follows: (1) minimizing the sum of machine processing and material handling time of all the parts considering realistic shop factors such as production volume, processing time, machine capacity, and capacity of transfer device. (2) balancing the load between machines. A multiple objective mathematical model is proposed and an evolutionary algorithm with the adaptive recombination strategy is developed to solve the model. To illustrate the efficiency of proposed approach, numerical examples are presented. The proposed approach is found to be effective in offering a set of satisfactory Pareto solutions within a satisfactory CPU time in a multiple objective environment.

• Steel and Composite Structures
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• 제14권4호
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• pp.397-408
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• 2013

This paper deals with multiobjective optimization of symmetrically laminated composite truncated circular conical shells subjected to external uniform pressure load and thermal load. The design objective is the maximization of the weighted sum of the critical buckling load and fundamental frequency. The design variable is the fibre orientations in the layers. The performance index is formulated as the weighted sum of individual objectives in order to obtain optimal solutions of the design problem. The first-order shear deformation theory (FSDT) is used in the mathematical formulation of laminated truncated conical shells. Finally, the effect of different weighting factors, length-to-radius ratio, semi-cone angle and boundary conditions on the optimal design is investigated and the results are compared.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1441-1446
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• 2003

The design optimization of the plate heat exchanger with staggered pin arrays for a fixed volume is performed numerically. The flow and thermal fields are assumed to be a streamwise-periodic flow and heat transfer with constant wall temperature and they are solved by using the finite volume method. The optimization is carried out by using the sequential linear programming (SLP) method and the weighting method is used for solving the multi-objective problem. The results show that the optimal design variables for the weighting coefficient of 0.5 are as follows; S=6.497mm, P=5.496mm, $D_1=0.689mm$, and $D_2=2.396mm$. The Pareto optimal solutions are also presented.