Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1340-1346
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2014
Previous studies of reliable server assignment considered only to assign the same cost of server, that is, homogeneous servers. In this paper, we generally deal with reliable server assignment with different server costs, i.e., heterogeneous servers. We formulate this problem as a nonlinear integer programming mathematically. Our problem is defined as determining a deployment of heterogeneous servers to maximize a measure of service availability. We propose two metaheuristic algorithms (tabu search and particle swarm optimization) for solving the problem of reliable server assignment. From the computational results, we notice that our tabu search outstandingly outperforms particle swarm optimization for all test problems. In terms of solution quality and computing time, the proposed method is recommended as a promising metaheuristic for a kind of reliability optimization problems including reliable sever assignment and e-Navigation system.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2005.04a
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pp.79-82
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2005
In this study, we have tested the feasibility of the convex non-linear objective model and the line search optimization method for the fluence map optimization (FMO). We've created the convex nonlinear objective function with simple bound constraints and attained the optimal solution using well-known gradient algorithms with an Armijo line search that requires sufficient objective function decrease. The algorithms were applied to 10 head-and-neck cases. The numbers of beamlets were between 900 and 2,100 with a 3 mm isotropic dose grid. Nonlinear optimization methods could efficiently solve the IMRT FMO problem in well under a minute with high quality for clinical cases.
The undirected Steiner tree problem in graphs is known to be NP-hard. The objective of this problem is to find a shortest tree containing a subset of nodes, called terminal nodes. This paper proposes a method based on a two-step procedure to solve this problem efficiently. In the first step. graph reduction rules eliminate useless nodes and edges which do not contribute to make an optimal solution. In the second step, a max-min ant colony optimization combined with Prim's algorithm is developed to solve the reduced problem. The proposed algorithm is tested in the sets of standard test problems. The results show that the algorithm efficiently presents very correct solutions to the benchmark problems.
This paper presents an improved dynamic programming (IDP) approach to solve the economic power dispatch problem including transmission losses in power systems. A detailed mathematical derivation of recursive dynamic programming approach for the economic power dispatch problem with transmission losses is presented. The transmission losses are augmented with the objective function using price factor. The generalized expression for optimal scheduling of thermal generating units derived in this article can be implemented for the solution of the economic power dispatch problem of a large-scale system. Six-unit, fifteen-unit, and forty-unit sample systems with non-linear characteristics of the generator, such as ramp-rate limits and prohibited operating zones are considered to illustrate the effectiveness of the proposed method. The proposed method results have been compared with the results of genetic algorithm and particle swarm optimization methods reported in the literature. Test results show that the proposed IDP approach can obtain a higher quality solution with better performance.
Used optimization techniques as solution for mobile network have been implemented as a reference systems for various applications against fading and signals perturbation, in addition each transition to 5th generation telecommunication standards require a deep studies in order to park an applied instantaneous process. The paper describes a preliminary planning and a careful preparation to update both subscriber radio access network as well as data transmission network this approach conducts to make network resource updates invisible for customers and with minimal costs for mobile operators basically in terms of delay. In addition, network operators transit to mobile networks, multimedia services efficient delivery are considered the challenging application and the most promising for mobile network operators today, this work conduct to optimize video consumption of mobile users which are exponentially increasing. The interference is a complex phenomenon in mobile radio telecommunication system, and a mobile phone can be a source of interference to another one. Actual advances in technology necessitate the need for the complicated software solution that can take several unexpected phenomena in consideration to rise to a level higher than ever. The capability needs today require the use of Drive test which is used to take the performance of network in the field by using a special software called TEMS investigation, it have been implemented as standalone systems for various applications. The paper focuses on considering as the best technical for optimization of mobile networks, analysis and processing of signal, a Drive Test is the method used to take the performance of network in the field by using a special software called TEMS investigation. Most used in the world, this software is reputed to detect and analyze many problems of mobile network between the mobile phone and the transmitter: BTS in case of GSM and Node B for UMTS. An example of that is interference in radio communication. It exists permanently and it degrades considerably the quality of received signal when it exceeds certain levels.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.1
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pp.119-125
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2005
The current automotive is seeking the improvement of performance, the prevention of environmental pollution and the saving of energy resources according to miniaturization and lightweight of the components. And the variance analysis on the basis of structure analysis and DOE is applied to the lower control am. We have proposed a statistical design model to evaluate the effect of structural modification by performing the practical multi-objective optimization considering weight, stress and fatigue lift. The lower control arm is performed the fatigue analysis using the load history of real road test. The design model is determined using the optimization of acquired load history with the fatigue characteristic. The characteristic function is made use of the optimization according to fatigue characteristics to consider constrained function in the optimization of DOE. The structure optimization of a lower control arm according to fatigue characteristics is performed. And the optimized design variable is D=47 m, T=36mm, W=12 mm. In the real engineering problem of considering many objective functions, the multi-objective optimization process using the mathematical programming and the characteristic function is derived an useful design solution.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.7
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pp.68-80
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2002
An approach for composing a performance optimized computational code is suggested for latest microprocessors. The concept of the code optimization, called here as localization, is maximizing the utilization of the second level cache that is common to all the latest computer system, and minimizing the access to system main memory. In this study, the localized optimization of LU-SGS (Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel) code for the solution of fluid dynamic equations was carried out in three different levels and tested for several different microprocessor architectures most widely used in these days. The test results of localized optimization showed a remarkable performance gain up to 7.35 times faster solution, depending on the system, than the baseline algorithm for producing exactly the same solution on the same computer system.
Kim, Ki-Chang;Hwang, Mi-Kyong;Seo, Seong-Hoon;Choi, Ja-Min;Kim, Chan-Mook;Kim, Jin-Taek
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.4
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pp.333-338
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2011
This paper describes the design process of floor damping material optimization to reduce structure borne noise. This process uses finite element analysis(FEA) along with experimental techniques to complement each other. The objective of this approach was to develop an optimized damping material application layout and thickness at the initial design stage. The first step is to find the sensitivity areas of vehicle body without damping material applied using FEA. In order to determine the high vibration areas of the floor panel, the velocity was measured using a scanning laser vibrometer from 20 Hz to 300 Hz. To excite the floor panel vibration, shaker was placed at the front suspension attachment point. The second step is the optimization process to determine the light weight solution of damping material. The design guideline of damping material was suggested that the lightweight solution was verified using test result of road noise. Design engineer could efficiently decide the design variable of damping material using parameter analysis results in early design stage.
Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is applied for solving Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problem with valve-point loading of thermal generators. This CEED problem with valve-point loading is a nonlinear, constrained multi-objective optimization problem, with power balance and generator capacity constraints. The valve-point loading introduce ripples in the input-output characteristics of generating units and make the CEED problem as a nonsmooth optimization problem. To validate its effectiveness of NSGA-II, two benchmark test systems, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems are considered. To compare the Pareto-front obtained using NSGA-II, reference Pareto-front is generated using multiple runs of Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) with weighted sum of objectives. Comparison with other optimization techniques showed the superiority of the NSGA-II approach and confirmed its potential for solving the CEED problem. Numerical results show that NSGA-II algorithm can provide Pareto-front in a single run with good diversity and convergence. An approach based on Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is applied on non-dominated solutions obtained to determine Best Compromise Solution (BCS).
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.8
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pp.1382-1389
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2007
This paper presents a new approach for solving the problem of maintenance scheduling of generating units using a binary particle swarm optimization (BPSO). In this paper, we find the optimal solution of the maintenance scheduling of generating units within a specific time horizon using a binary particle swarm optimization algorithm, which is the discrete version of a conventional particle swarm optimization. It is shown that the BPSO method proposed in this paper is effective in obtaining feasible solutions in the maintenance scheduling of generating unit. IEEE reliability test systems(1996) including 32-generators are selected as a sample system for the application of the proposed algorithm. From the result, we can conclude that the BPSO can find the optimal solution of the maintenance scheduling of the generating unit with the desirable degree of accuracy and computation time, compared to other heuristic search algorithm such as genetic algorithms. It is also envisaged that BPSO can be easily implemented for similar optimizations and scheduling problems in power system problems to obtain better solutions and improve convergence performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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