This paper considers the allocation and engagement scheduling of air defense missiles by using MIP (mixed integer programming). Specifically, it focuses on developing a realistic MIP model for a real battle situation where multiple enemy missiles are headed toward valuable defended assets and there exist multiple air defense missiles to counteract the threats. In addition to the conventional objective such as the minimization of surviving target value, the maximization of total intercept altitude is introduced as a new objective. The intercept altitude of incoming missiles is important in order to minimize damages from debris of the intercepted missiles and moreover it can be critical if the enemy warhead contains an atomic or chemical bomb. The concept of so called the time window is used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. Lastly, the model is extended to simulate the situation where the guidance radar, which guides a defense missile to its target, has the maximum guidance capacity. The initial mathematical model developed contains several non-linear constraints and a non-linear objective function. Hence, the linearization of those terms is performed before it is solved by a commercially available software. Then to thoroughly examine the MIP model, the model is empirically evaluated with several test problems. Specifically, the models with different objective functions are compared and several battle scenarios are generated to evaluate performance of the models including the extended one. The results indicate that the new model consistently presents better and more realistic results than the compared models.
본 연구는 제한된 예산에서 최대의 효율을 얻기 위해서 여러 대안 중에서 최적의 상수원 확보 방안을 결정하는 것이다. 상수원 할당 문제를 다루기 위해서는 해수 담수화 시설, 지하수 개발, 저수지개발, 해저관로 설치, 급수선, 해상 상수원 비축기지와 같은 제안된 여러 대안들이 있다. 본 논문에서는 가장 합리적인 대안을 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 상수원 확보 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 최소의 예산으로 가장 합리적인 대안을 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 상수원 확보 문제에도 적용할 수 있다.
본 논문은 데이터패스 합성에서의 버스 스케줄링 문제와 레지스터의 최적화 방법을 다룬 것이다. 스케줄링은 DFG(Data Flow Graph)의 연산을 제어스텝(control step)에 할당하는 과정으로서, 주어진 조건을 만족하는 범위 내에서 비용함수(cost function)의 최소화에 목적을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는, 연산자 배치를 위한 하드웨어 할당(hardware allocation) 과정에서의 설계비용을 최소화시키기 위해, 연산결과를 저장하는 레지스터(register)와 연산간의 이동 통로인 버스(bus)의 최적화 기법을 논하였다. 특히, 하드웨어 할당과정의 중요한 과제인 버스와 레지스터의 최소화 기법을 논하였으며, 레지스터의 최적화는 스케줄링이 완료된 후의 결과를 이용하였다. 실험대상으로는 벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터(5th-order digital wave filter)를 사용하였으며, 본 논문의 결과를 기존결과와 비교함으로써, 본 논문의 효용성을 입증하였다. 모든 실험결과는 구조형태의 선형정수계획법(ILP : Integer Linear Programming)을 이용함으로써, 모든 경우에 언제나 최적의 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 링과 메쉬 구조를 이용한 경제적인 계층형 광통신망 설계 문제를 다룬다. 계층형(hierarchical) 광통신망 설계 문제에서 고려하는 비용 요소는 링 구조의 광통신망 내부(intra-ring) 트래픽 처리를 담당하는 OADM(Optical Add-Drop Multiplexer), 메쉬 구조의 링간(inter-ring) 트래픽 처리를 담당하는 OXC(Optical Cross-Connect) 및 OADM간 케이블 비용 및 OXC간 케이블 비용이다. 이 논문에서 제시하는 계층형 광통신망 설계 문제에서는 OADM 및 OXC의 트래픽 처리 용량과 각 링의 OADM 개수 제약을 고려한다. 이 논문에서는 계층형 광통신망 설계 문제를 정수계획법(integer programming) 모형으로 모델링하며, 링의 대칭성(symmetry)을 부분적으로 제거하는 절단평면(cutting planes)을 개발한다. 또한, 우수한 품질의 해를 적절한 시간동안 찾기 위해 휴리스틱 알고리즘을 개발한다. 모의 실험을 통해 절단평면과 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가한 결과 크기가 작은 문제에 대해서는 이 논문에서 개발한 절단평면을 정수계획법 모형에 추가함으로서 최적해를 구하는 시간을 크게 단축시키며, 크기가 큰 문제에 대해서는 이 논문에서 개발한 휴리스틱 알고리즘이 상용 소프트웨어인 CPLEX가 찾는 휴리스틱 해보다 우수한 해를 발견함을 확인하였다.
본 연구는 제한된 예산에서 최대의 효율을 얻기 위해서 여러 대안 중에서 최적의 상수원 확보 방안을 결정하는 것이다. 상수원 할당 문제를 다루기 위해서는 해수 담수화 시설, 지하수 개발, 저수지개발, 해저관로 설치, 급수선, 해상 상수원 비축기지와 같은 제안된 여러 대안들이 있다. 본 논문에서는 가장 합리적인 대안을 결정하기 위하여 새로운 모델인 0-1정수계획모형이 제안된다. 제안된 모형은 지금까지 최적 상수원 확보 문제에 적용된 사례가 없다. 본 논문은 최소의 예산으로 가장 합리적인 대안을 결정하는데 기여할 뿐만 아니라 제안된 모형은 타 지역의 상수원 확보 문제에도 적용할 수 있다.
본 연구에서는 장치가 가지고 있는 신뢰도 데이터와 가격을 고려하여 공정에서 요구하는 신뢰도에 도달할 수 있도록 최적화 분석을 수행하여 어떠한 장치를 선택하는가에 대한 방법을 제시하였다. 이산함수를 이용한 목적함수와 제한 조건을 이용하여 보다 실질적인 최적화 문제를 구성하였다. 재? 반응기를 대상으로 하여 시스템에서 요구하는 신뢰도 목표 값에 도달하기 위해 가격에 따라 다른 고장률을 가지는 장치에 대하여 최적화 분석을 수행하였다. 이러한 최적화 분석을 수행하기 위해 mixed-integer programming(MIP) 방법을 사용하였다. 재? 반응기의 신뢰도 목표값이 $1.65{\times}10^{-04}$일 경우에 최적화 분석 수행결과는 가격과 고장률이 모두 좋은 장치로 분석되었다. 그러나 신뢰도 목표값이 낮을 경우 최적화 분석의 수행결과는 비싼 장치의 선택보다 가격과 신뢰도가 낮은 장치를 선택함으로써 원하는 신뢰도 목표값에 도달할 수 있었다.
본 논문에서는 가변 연속사격 시간을 고려한 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 알고리듬에 대해 다룬다. 본 연구에서 근접 방어 시스템의 무장 할당 문제는 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 기반으로 정식화된다. 제안한 방법은 연속사격 시간을 교전 사거리와 관계없이 일정하다고 가정한 기존 연구와 달리 사거리에 따른 요격확률을 바탕으로 가변 연속사격 시간을 고려한다. 따라서 기존의 방법대비 보다 현실적인 교전상황을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 표적 대응시간을 향상할 수 있다. 본 논문에서는 가변연속사격 시간이 반영되도록 기존의 혼합정수계획법 기반 무장 할당 문제를 변형시켰으며, 상용최적화 프로그램을 활용한 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
복합 웹 서비스 선택은 서비스의 기능만을 명시한 추상 워크플로우에 바인딩 정보를 추가하여 주어진 QoS 요구사항을 만족하는 복합 웹 서비스를 구성하는 과정이다. 웹 서비스의 급격한 증가와 QoS가 동적으로 변하는 웹 서비스 환경을 고려할 때 주어진 QoS 요구사항을 만족하는 복합 웹 서비스의 빠른 선택이 중요하다. 본 논문은 워크플로우 분할에 기반하여 복합 웹 서비스를 빠르게 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추상 워크플로우를 두 개의 서브 워크플로우로 분할하여 선택 과정에서 고려되는 후보 서비스의 수를 줄인다. 분할된 워크플로우의 QoS 요구사항은 원래의 QoS 요구사항을 분해함으로서 생성한다. QoS 요구사항의 분해는 휴리스틱에 기반하기 때문에 워크플로우 분할 시 적절한 복합 웹 서비스를 선택하지 못할 가능성이 있다. 이러한 실패를 줄이기 위해 주어진 QoS 요구사항의 제약정도를 정의하고 적절한 제약정도를 가지는 요구사항에 한해 워크플로우를 분할한다. 서비스 선택은 mixed integer linear programming을 이용하여 해결한다. 실험 결과 제안된 워크플로우 분할 방법은 99% 이상의 성공률을 보였다. 특히 워크플로우 분할 시 모든 경우에 대해서 복합 웹 서비스를 보다 빠르게 선택하였으며 이때 선택된 복합 웹 서비스의 QoS는 최적 서비스와 5%미만의 차이를 보였다.
이 연구는 정수계획법을 이용하여 산림경영계획을 수립하기 위한 의사결정방법을 도출하고자 수행되었다. 연구대상은 강원대학교 연습림의 잣나무, 낙엽송, 참나무림으로 구성된 85개소의 임분으로 무육, 도태간벌, 상업적 간벌, 주벌의 최적기에 도달한 상태이다. 산림경영모델은 계획기간동안 수종별, 시업종류별로 각 임분에서 별채되는 재적을 최대화하는 1개의 목적함수와 시업횟수 시업대상지 최소수확량과 최대수확량 균등수확량 최대생산량 의사결정변수의 제한 등 7개의 제약조건으로 구성되었다. 계획기간은 10년으로 하였고 5개의 경영분기로 구분하였다. 정수계획법을 이용한 결과, 계획기간동안 85개 임분 중에서 68개 임분 (202.8ha)에 대해 산림시업을 실행하고 17개 임분(9.2ha)은 시업이 유보되며, 총 벌채재적은 $20,000m^3$으로 시업 및 벌채여부 판단과 같은 특정조건의 선택문제를 다룰수 있었다.
본(本) 연구(硏究)는 투자안(投資案)들간의 상호관계(相互關係) 및 위험(危險)을 고려한 자본예산문제(資本豫算問題)를 다루고 있다. 기존(旣存)의 개발(開發)된 모형(模型)은 확률제약조건계획모형(確率制約條件計劃模型) 및 기대효용극대화모형(期待效用極大化模型)의 두 범주(範疇)로 구분(區分)될 수 있다. 전자의 경우 목적함수(目的凾數)가 다소 제약적(制約的)이며 위험(危險)을 직접적인 형태로 고려하지 않고 있는 반면에 후자는 기대효용(期待效用)에 대한 근사치(近似値)를 사용하기 때문에 투자결정(投資決定)이 최적화(最摘化)되지 못할 가능성이 있다. 본(本) 연구(硏究)는 목적함수(目的凾數)를 보다 일반적(一般的)인 형태로 수정(修正) 보완(補完)함으로써 현실적용성(現實適用性)을 높이고자 하였다. 해법절차(解法節次)로는, 자본예산문제(資本豫算問題)를 우선 비선형(非線型) 0-1 정수계획(整數計劃) 문제로 정식화(定式化)하고, 이를 선형(線型) 0-1 정수계획(整數計劃)문제로 변형(變形)하여 원문제(原問題)의 하한(下限)을 찾은 후 B&B 연산법(演算法)으로 원문제(原問題)의 최적해(最適解)를 구하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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