In this paper, we introduce a new combinatorial auction mechanism - N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction (N-BOCA). N-BOCA is a flexible iterative combinatorial auction model that offers optimized trading for multi-suppliers and multi-purchasers in the supply chain. We design the N-BOCA system from the perspectives of architecture, protocol, and trading strategy. Under the given N-BOCA architecture and protocol, auctioneers and bidders have diverse decision strategies for winner determination. This needs flexible modeling environments. Hence, we propose an optimization modeling agent for bid and auctioneer selection. The agent has the capability to automatic model formulation for Integer Programming modeling. Finally, we show the viability of N-BOCA through prototype and experiments. The results say both higher allocation efficiency and effectiveness compared with I-to-N general combinatorial auction mechanisms.
The stabilization control of Inverted Pendulum(IP) system is difficult because of its nonlinearity and structural unstability. Thus, in this paper, an Evolving Neural Network Controller(ENNC) without Error Back Propagation(EBP) is presented. An ENNC is described simply by genetic representation using an encoding strategy for types and slope values of each active functions, biases, weights and so on. By an evolutionary programming which has three genetic operation; selection, crossover and mutation, the predetermine controller is optimally evolved by updating simultaneously the connection patterns and weights of the neural networks. The performances of the proposed ENNC(PENNC) are compared with the ones of conventional optimal controller and the conventional evolving neural network controller(CENNC) through the simulation and experimental results. And we showed that the finally optimized PENNC was very useful in the stabilization control of an IP system.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.179-183
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2020
The online education platform market is developing rapidly after the coronavirus infection-19 pandemic. As school classes at various levels are converted to non-face-to-face classes, interest in non-face-to-face online education is increasing more than ever. However, the majority of online platforms currently used are limited to the fragmentary functions of simply delivering images, voice and messages, and there are limitations to online hands-on training. Indeed, digital transformation is a traditional business method for increasing coding education and a corporate approach to service operation innovation strategy computing thinking power and platform model. There are many ways to evaluate a computer programmer's ability. Generally, piecemeal evaluation methods are used to evaluate results in time through coding tests. In this study, the purpose of this study is to propose a comprehensive evaluation of not only the results of writing, but also the execution process of the results, etc., and to evaluate the programmer's propensity habits based on the programmer's coding experience to evaluate the programmer's ability and productivity.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 조합경매(combinational auction)모형인 다자간 최적화 경매모형(N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction; N-BOCA)을 제시하였다. N-BOCA는 다수의 공급자 및 다수의 구매자간 최적화된 거래를 지원하는 조합경매모형이다. 특히 아키텍처, 거래규약, 거래전략 세가지 관점에서 N-BOCA 시스템을 설계하였다. 경매시장 참여자인 경매자들과 입찰자들은 특정 아키텍처 및 거래규약하에서 최적 거래 대상자 선정을 위한 다양한 전략을 가지게 되며 이러한 거래전략에 따른 유연한 의사결정 모델링 지원을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 최적의 입찰 및 경매자 선정을 위한 Integer Programming 모형 기반의 에이전트 시스템을 제시하였다. 아울러 N-BOCA모형의 유용성을 입증하기 위해 프로토타입과 실험결과를 제시하였다. 실험결과, 기존의 일대다 조합경매 모형 대비 높은 거래 성과를 나타내었다.
본 논문은 확률접근 기반의 네트워크 자원할당 방식에서 네트워크의 대표적인 서비스 품질 척도인 대기시간과 블러킹 확률이 특정 임계값을 넘지 않으면서 최소화가 되도록 접근 확률을 최적화하는 방법에 대하여 연구하였고 그에 따른 성능분석을 하였다. 확률 접근에 의한 제어 방식은 시스템에서 서비스 받고 있는 메시지의 수, 시스템에서 대기하고 있는 메시지의 수, 문턱 값, 컷오프 값 등의 시스템 상태에 따라 접근확률을 다르게 하여 자원의 할당을 동적으로 제어하는 방식이다. 접근 확률을 최적화하는 문제는 무한개의 균형 방정식을 포함하는 문제로서 Neuts의 행렬기하기법(matrix geometric method)을 통하여 유한개의 균형 방정식을 가지는 최적화 문제로 변환하였다. 또한 유한개의 균형방정식은 비선형 최적화 문제로 모델링이 되는데 이것을 다시 변수 치환 기법을 이용하여 설형 최적화 문제로 변환하여 최적의 접근 확률을 구하였다. 수치해석을 통하여 주어진 조건하에 최적의 접근 확률을 구한후 트래픽의 대기시간, 블러킹 확률 및 시스템 최대 이용률을 구하였고 버퍼의 문턱 값을 제어하여 시스템의 이용률이 증가하는 것을 보였다.
본 연구는 지역간 여객 철도의 노선계획을 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 노선계획 모형은 다양한 차종이 운용되는 철도노선에서 이용자비용(이용자의 총 통행시간)과 운영자비용(열차 운행비용, 유지 보수비용, 차량 구입비용)의 합을 최소화하고자 하는 혼합정수계획 수리모형으로 구축되었고, 모형의 해법으로 분기한정법이 사용되었다. 수요의 변화, 열차 속도의 변화, 정차스케줄 수의 변화 등에 대한 민감도 분석 결과도 제시하였고, 국내 경부선의 사례연구를 통하여 각 열차차종의 차종별 수요 분할 뿐만 아니라 최적 정차스케줄과 운행빈도를 동시에 산출할 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 모형과 결과는 열차 운영 전략을 수립하거나 새로운 철도 시스템의 효율성을 분석하거나 이용자 운영자의 사회적 비용을 산정하는 경우 등에 적용될 수 있다.
최근에 e-Business에 관한 여러 가지 사업모델이 발표되고 있다. 그러나 각자의 사업환경이 상이하기 때문에 각각 주어진 여건에 적합한 사업모델이 요구된다. 즉, 자본의 규모, 기술력, 정보수집능력과 정보량, 이익이나 목표고객 등의 여건을 고려한 e-Business모델을 개발할 필요성이 있다. e-Business 기업의 가치를 창출하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 그 중에서도 기업의 핵심역량을 강화하여 일부분만 성장 발전시키는 방법이 있을 수 있다. 이는 기업의 제한된 제약조건하에 상대적 경쟁우위에 있는 핵심역량부분에 차별적으로 집중하기 위한 적정 생산 투자수준을 찾아내는 문제로 전환하여 투자의 우선 순위를 모색할 수도 있을 것이다. 본 연구는 불명확한 정보를 이용하여 의사결정을 할 때 효과적으로 투자 우선 순위를 결정하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그 방법으로써 FGP(fuzzy goal programming)문제에 대한 허용공차를 최소화하는 모형을 제시한다.
본 논문은 현재 한국 해군 잠수함 선석할당방법을 반영하여 기존의 잠수함 선석 할당계획문제를 확장하고 해당문제를 해결하는 정수계획모형을 제안한다. 기존의 잠수함 선석 할당계획 문제는 정박 중 선석 이동과 지원업무 실패를 최소화하면서, 잠수함이 필요한 지원업무가 가능한 선석에 잠수함을 할당하는 것이다. 반면, 한국 해군에서는 선석이동과 지원업무실패 최소화뿐만 아니라 부두 가용자원을 고려하여 잠수함이 요구하는 지원업무의 일정을 최대한 보장하면서, 선석을 할당한다. 따라서 본 논문은 한국 해군의 운용상황에 맞게 기존의 잠수함 선석 할당계획 문제를 확장하고, 부두가용자원의 특징과 잠수함 지원업무 일정의 조율을 포함하는 모형을 제시한다. 제안하는 모형은 선석이동 횟수, 지원업무 지원 실패 횟수, 잠수함 지원업무 요구 일정 조율 횟수를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 본 모형의 검증을 위해서 한국 해군의 상황을 바탕으로 고려한 가상의 데이터로 실험을 수행하여 기존의 잠수함 선석 할당계획 문제와 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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