본 연구에서는 체계적이고 효율적인 하수관거 정비 계획 수립을 위하여 하수관거의 경제적 가치와 불명수 발생량 및 예산 제약 등을 고려한 최적화 모형을 개발 하였다. 하수관거의 최적 정비 계획 모형은 비용 및 환경오염을 일으키는 불명수 발생 사이의 상관관계를 적절히 판단하여 최적의 경제적 사용연수를 결정하여야 하며, 예산 제약 및 각 하수관거와 배수구역의 비용 대비 효과 등을 고려하여 최적의 정비 시점 및 방법을 결정하여야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 관거의 잔존 수명을 상태 노드로 표현하고, 정비에 따른 잔존 수명의 변화를 아크로 표현한 최소비용 네트워크 흐름 최적화(Network Flow Optimization)모형을 구성하였으며, 이를 기초로 예산 제약 및 하수관거 시스템의 정비 특성을 고려한 제약식을 추가한 다중 목적 혼합 정수계획법(Multiple Objective Mixed Integer Programming, MOMIP)을 수립하였다. 이때 모형의 목적식은 비용 최소화 목적과 함께 불명수 발생량 최소화 목적을 추가하여, 의사결정자에게 비용과 불명수 발생량 사이의 영향 관계를 보여줌으로써 적절한 하수관거 정비 계획을 선택할 수 있도록 하였다.
In this paper, we address an optimization problem and a case study for minimizing the cost of inspections incurred throughout an inspection system, which includes a K-stage inspection system, a source inspection shop, and a re-inspection shop. In order to formulate the inspection cost function, we make a time-based flow analysis between nodes (or shops), and derive the limiting sizes of flows between nodes and limiting defective rates by solving a set of nonlinear balance equations. It turns out that the number of items reworked throughout the inspection system is invariant irrespective of the defective rate of items moved through the K-stage inspection system. Hence we define the inspection cost as the total number of items inspected, and we provide an enumeration method for determining an optimal value of K which minimizes the number of items inspected.
In this paper, an operational algorithm for a 2-shaft parallel hybrid electric vehicle is suggested for the minimization of operation cost. The operation cost is obtained as a summation of the engine fuel cost and the motor electricity cost. The electrical cost function is estimated in case of motoring, and generating when the recuperation is carried out during the braking. In addition, weight function is introduced in order to maintain the battery state of charge. Based on the operation algorithm, the optimal engine operation point that minimizes the operation cost is obtained with respect to the required vehicle power for every state of charge of battery. The optimal operation point provides the optimal power distribution of the engine and the motor for a required vehicle power Simulation was performed and the fuel economy of the hybrid vehicle was compared to that of the conventional vehicle. Simulation results showed that hybrid vehicle's fuel economy can be improved as much as 45∼48% compared to the conventional vehicle's.
Replacement policy of a degradation of system is investigated by incorporating the loss function defined by the deviation of the value of quality characteristic from its target value, which determines the loss cost . Two cost minimization problems are formulated : 1)determination of an optimal inspection period given the state for the replacement and 2)determination of an optimal state for replacement under fixed inspect ion period. Simulation analysis is performed to observe the variation of total cost with respect to the variation of the parameters of loss function, inspection cost, respectively. As a result, parameters of loss function are seen to be the most sensitive to the total cost. On the contrary, inspect ion cost is observed to be insensitive.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
This paper presents an optimal decision model for minimizing the life-cycle cost of steel box girder bridges. The point is that it takes into account service life process as a whole, and the life-cycle costs include initial (design, testing, and construction) costs, maintenance costs and expected failure costs. The problem is formulated as that of minimization of expected total life-cycle cost with respect to the design variables. The optimal solution identifies those values of the decision variables that result in minimum expected total cost. The performance constraints in the form of flexural failure and shear failure are those specified in the design code. Based on extensive numerical investigations, it may be positively stated that the optimum design of steel box girder bridges based on life-cycle cost approach proposed in this study provides a lot more rational and economical design, and thus the proposed approach will propose the development of new concepts and design methodologies that may have important implications in the next generation performance-based design codes and standards.
A cost minimization model for designing AS/RS (Automated Storage/Retrieval Systems) has been developed, whose objective function includes penalty cost caused by the incapability of meeting throughput rate requirements as well as S/R machine cost, storage rack cost, and interface conveyor cost. Since the model is a nonlinear integer programming problem which is very hard to solve with large problem size the problem is divided into four cases according to the ratio of horizontal S/R machine speed to its vertical speed and the existence of the penalty cost. A solution procedure is developed which solves each problem exactly under the different number of S/R machines.
This paper analyzes network selection issues of secondary users (SUs) in Cooperative Cognitive Radio Networks (CRNs) by utilizing Queuing Model. Coordinating with Handover Cost-Based Network selection, this paper also addresses an opportunity for the secondary users (SUs) to enhance QoS as well as economics efficiency. In this paper, network selection of SUs is the optimal association between Overall System Time Minimization Problem evaluation of Secondary Connection (SC) and Handover Cost-Based Network selection. This will be illustrated by simulation results.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
본 논문은 자율주행 장치(autonomous ground vehicle)를 위한 각속도의 오차 최소화에 관한 연구이다. 각속도의 오차 최소화는 자율주행 장치의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 관련하여 자율주행 장치의 가장 중요한 기반 기술인 위치측정(localization)과 밀접한 관련이 있다. 기존에 각속도의 오차 최소화 방법들에는 이동관성을 측정할 수 있는 가속계(accelerometer)와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로(yaw gyro), 방위각을 측정할 수 있는 자계 센서인 전자나침판(electronic compass) 센서들을 확률을 통해 상호 보완하는 형태로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 각속도 측정을 위해 사용되는 센서들은 수학적인 오차와 센서들의 자체 특성에 의해 누적 오차가 발생하게 되며, 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하여도 연산량과 비용이 증가되는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 장치의 시스템 특성을 고려하여 엔코더와 자이로만을 이용한 각속도의 오차 최소화에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 이용하였으며, 자율주행 장치가 제어기를 통해 주행하는 동안에 엔코더, 자이로를 통해 계산된 각각의 각속도 결과들과 엔코더와 자이로만을 이용한 제안된 각속도 측정 방법의 결과를 비교하였다. 실험 결과, 엔코더 혹은 자이로만을 이용한 각속도 측정 방법들에 비해 제안한 각속도 측정 방법의 누적 오차가 크게 줄었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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