Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.59
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pp.1-10
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2000
The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.9
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pp.1681-1688
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2009
This paper proposes a new fault restoration method which adopts the recloser as top agent to release the problems of the data concentration and fault processing delay of the existing DAS(distribution Automation System) under the ubiquitous distribution system. In proposed method, top agent collects the data based on the multi-casting communication with the tie switches of the interconnection point, and then selects a closed switch(tie switch) to transfer the sound outage load to other feeders based on the heuristic search strategy step by step until the load transfer work is finished. Here, a new heuristic rule is developed which can guarantee the relational load balancing and line loss from the collected voltage data. Finally, the several faults are simulated for typical multi-section and multi-interconnection distribution system to prove the effectiveness of the proposed strategy, in particular, for each simulation cases, the load balancing index and line loss index of the obtained solution from the proposed method is compared with those of all of feasible solutions.
International Journal of Reliability and Applications
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v.4
no.1
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pp.13-26
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2003
This paper presents a comparative study of a few commonly used maintenance scheduling methods for small utilities that consists solely of thermal generating plants. Two deterministic methods and a stochastic method are examined. The deterministic methods employ the leveling of reserve capacity criterion, of which one uses a heuristic rule to level the deterministic equivalent load obtained by using the product of the unit capacity and its corresponding forced outage rate. The stochastic method simulates the leveling of risk criterion by using the peak load carry capacity of available units. The results indicate that for the size and type of the maintenance scheduling problem described In this study, the stochastic method does not produce a schedule which is significantly better than the deterministic methods.
reliability from components reliability. In this case, it assumes that components failure is mutually independent, but it may not true in real systems. In this study, the mean cost per unit time is computed as the ratio of mean life to the mean cost. The mean life is obtained by the reliability function under power rule model. The mean cost is obtained by the mathematical model based on the inspection interval. A heuristic method is proposed to determine the optimal number of redundant units and the optimal inspection interval to minimize the mean cost per unit time. The assumptions of this study are as following : First, in the load-sharing k-out-of-n:G system, total loads are applied to the system and shared by the operating components. Secondly, the number of failed components affects the failure rate of surviving components as a function of the total load applied. Finally, the relation between the load and the failure rate of surviving components is set by the power rule model. For the practical application of the above methods, numerical examples are presented.
In this paper, a two-stage hybrid flow shop problem is considered. Specifically, there exist identical parallel machines at stage 1 and two dedicated machines at stage 2, and the objective of the problem is to minimize makespan. After being processed by any machine at stage 1, a job must be processed by a specific machine at stage 2 depending on the job type, and one type of jobs can have different processing times on each machine. First, we introduce the problem and establish complexity of several variations of the problem. For some special cases, we develop optimal polynomial time solution procedures. Then, we establish some simple lower bounds for the problem. In order to solve this NP-hard problem, three heuristics based on simple rules such as the Johnson's rule and the LPT (Longest Processing Time first) rule are developed. For each of the heuristics, we provide some theoretical analysis and find some worst case bound on relative error. Finally, we empirically evaluate the heuristics.
The paper is devoted to some flow shop scheduling problems, where job processing times are defined by functions dependent on their positions in the schedule. An example is constructed to show that the classical Johnson's rule is not the optimal solution for two different models of the two-machine flow shop scheduling to minimize makespan. In order to solve the makespan minimization problem in the two-machine flow shop scheduling, we suggest Johnson's rule as a heuristic algorithm, for which the worst-case bound is calculated. We find polynomial time solutions to some special cases of the considered problems for the following optimization criteria: the weighted sum of completion times and maximum lateness. Some furthermore extensions of the problems are also shown.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.12
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pp.101-106
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2015
This paper suggests heuristic algorithm with polynomial time complexity for rigging elections problem that can be obtain the optimal solution using linear programming. The proposed algorithm transforms the given problem into adjacency graph. Then, we divide vertices V into two set W and D. The set W contains majority distinct and the set D contains minority area. This algorithm applies divide-and-conquer method that the minority area D is include into majority distinct W. While this algorithm using simple rule, that can be obtains the optimal solution equal to linear programing for experimental data. This paper shows polynomial time solution finding rule potential in rigging elections problem.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.54
no.2
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pp.67-72
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2005
This paper presents a method to select contingency ranking considering voltage security problems in power systems. Direct method which needs not the detailed knowledge of the post contingency voltage at each bus is used. Based on system operator's experience and knowledge, the membership functions for the MVAR mismatch and allowable voltage violation are justified describing linguistic representation with heuristic rules. Rule base is used for the computation of severity index for each contingency by fuzzy inference. Contingency ranking harmful to the system is formed by the index for security evaluation. Compared with 1P-1Q iteration, this algorithm using direct method and fuzzy inference shows higher computation speed and almost the same accuracy. The proposed method is applied to model system and KEPCO pratical system which consists of 311 buses and 609 lines to show its effectiveness.
Shutdown of boiler plants is a dynamic, complicated, and hazardous operation. Operational error is a major contributor to danserous situations during boiler plant shutdowns. It is important to develop an automatic system which synthesizes operating procedures to safely go from normal operation to complete shutdown. Knowledge representation for automatic shutdown of boiler plants makes use of the hierarchical, rule-based framework for heuristic knowledge, the semantic network, frame for process topology, and AI techniques such as rule matching, forward chaining, backward chaining, and searching. This knowledge representation and modeling account for the operational states, primitive operation devices, effects of their application, and planning methodology. Also, this is designed to automatically formulate subgoals, search for positive operation devices, formulate constraints, and synthesize shutdown procedures in boiler plants.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.191-200
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1996
This paper presetns a new fuzzy neural network for fuzzy modeling.The fuzzy neural network is composed of 4 layers and then odes of each layer represent the each step of the if-then fuzzy inference. A heuristic based on the back-propagation algorithm is proposed to ajdust the parameters of the fuzzy nerual network. We prove the feasibility of the network using the experiments on modeling a nonlinear mathematical system and the comparison with previous research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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