KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.559-573
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2016
In this paper, we investigate the problem of achieving proportional fairness in hierarchical wireless sensor networks. Combining clustering formulation and scheduling, we maximize total bandwidth utility for proportional fairness while controlling the power consumption to a minimum value. This problem is decomposed into two sub-problems and solved in two stages, which are Clustering Formulation Stage and Scheduling Stage, respectively. The above algorithm, called CSPF_PC, runs in a network formulation sequence. In the Clustering Formulation Stage, we let the sensor nodes join to the cluster head nodes by adjusting transmit power in a greedy strategy; in the Scheduling Stage, the proportional fairness is achieved by scheduling the time-slot resource. Simulation results verify the superior performance of our algorithm over the compared algorithms on fairness index.
This paper proposes a simultaneous application of homogeneity analysis and fuzzy clustering with in complete data. Taking the similarity between the loss of homogeneity in homogeneity analysis and the least squares criterion in principal component analysis into account, the new objective function is defined in a similar formulation to the linear fuzzy clustering with missing values. Numerical experiment shows the characteristic properties of the proposed method.
A mathematical definition of the cluster is suggested. A nonlinear 0-1 integer programming formulation for the multi-dimensional entity clustering problem is developed. A heuristic method named MDEC (Multi-Dimensional Entity Clustering) using centroids and the binary partition is developed and the numerical examples are shown. This method has an advantage of providing bottle-neck entity informations.
교통량배분문제 가운데 다중계층 교통량배분문제는 유일해가 보장되지 않는 대표적 사례로 최근 들어 모형의 정식화 및 해법에 관해서 활발하게 전개되고 있다. 정식화에 있어서는 변동부등식이나 고정점 문제를 활용한 정식화가 보편적으로 활용되고 있으나 해법(알고리즘)에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 변동부등식으로 정의된 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서 GA알고리즘과 대각화알고리즘, 군집화알고리즘을 조합한 Hybrid Algorithm을 개발, 제안한다. GA알고리즘과 군집화알고리즘은 해의 탐색을 전역적이면서도 효과적으로 수행하기 위해서 도입된 대각화 알고리즘의 보완적 알고리즘이라 할 수 있다. 본 연구에서는 또한, 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서의 제안된 AMSA(The Algorithm of Multiclass Static User Equilibrium Assignment)의 특징을 예제풀이를 통해서 설명하고 있다.
SCORM에서 SCO는. 학습자가 검색하는 학습 단위가 된다. e-러닝 환경에서 학습자가 찾는 SCO를 신속하게 검색할 수 있는 저장 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SCO의 클러스터링 방법을 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한 SCO를 평가하는 기준을 제시하였고 각 SCO를 평가하는 절차를 나타내었다. 실험을 통하여 제안한 클러스터링 방법에 기반을 둔 검색이 기존의 검색 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.719-732
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2006
A set of clustering algorithms with proper weight on the formulation of distance which extend to mixed numeric and multiple binary values is presented. A simple matching and Jaccard coefficients are used to measure similarity between objects for multiple binary attributes. Similarities are converted to dissimilarities between i th and j th objects. The performance of clustering algorithms with balancing weight on different similarity measures is demonstrated. Our experiments show that clustering algorithms with application of proper weight give competitive recovery level when a set of data with mixed numeric and multiple binary attributes is clustered.
This paper is concerned with a novel heuristic algorithm for the multi-trip vehicle routing problem with time windows. The objective function is the minimization of total vehicle operating time, fixed cost of vehicle and the minimization of total lateness of customer. A mixed integer programming formulation and a heuristic algorithm for a practical use are suggested. A heuristic algorithm is constructed two phases such as clustering and routing. Clustering is progressed in order to assign appropriate vehicle to customer, and then vehicle trip and route are decided considering traveling distance and time window. It is shown that the suggested heuristic algorithm gives good solutions within a short computation time by experimental result.
VRP(Vehicle Routing Problem) is studied in this paper, where two different kinds of missions are to be completed. The objective is to minimize the total vehicle operating distance. A mixed integer programming formulation and a heuristic algorithm for a practical use are suggested. A heuristic algorithm consists of three phases such as clustering, constructing routes, and adjustment. In the first phase, customers are clustered so that the supply nodes are grouped with demand nodes to be served by the same vehicle. Vehicle routes are generated within the cluster in the second phase. Clusters and routes are adjusted in the third phase using the UF (unfitness) rule designed to determine the customers and the routes to be moved properly. It is shown that the suggested heuristic algorithm yields good performances within a relatively short computational time through computational experiment.
The cosmic distance can be precisely determined using a 'standard ruler' imprinted by primordial baryon acoustic oscillation (hereafter BAO) in the early Universe. The BAO at the targeted epoch is observed by analyzing galaxy clustering in redshift space (hereafter RSD) of which theoretical formulation is not yet fully understood, and thus makes this methodology unsatisfactory. The BAO analysis through full RSD modeling is contaminated by the systematic uncertainty due to a non--linear smearing effect such as non-linear corrections and uncertainty caused by random viral velocity of galaxies. However, BAO can be probed independently of RSD contamination using the BAO peak positions located in the 2D anisotropic correlation function. A new methodology is presented to measure peak positions, to test whether it is also contaminated by the same systematics in RSD, and to provide the radial and transverse cosmic distances determined by the 2D BAO peak positions. We find that in our model independent anisotropic clustering analysis we can obtain about 2% and 5% constraints on $D_A$ and $H^{-1}$ respectively with current BOSS data which is competitive with other analysis.
This paper is concerned with Vehicle Routing Problem to minimize the total delivery waiting time of customers. The delivery waiting time is the time taken to travel from the depot to the customer, which is important for the delivery of the perishing products or foods requiring freshness. We construct a mixed integer linear programming formulation of this problem, and CR(Clustering first Routing second) heuristic and SPH(set partitioning heuristic) are suggested. the results of computational experiments showed that these heuristics find successfully favorable solutions, in much shorter time than optimal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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