In this study, we proposed a fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm for a reactor control. In the proposed algorithm, we used the gradient descent method to learn the rule bases of a fuzzy algorithm. These rule bases are learned toward minimizing an objective function, which is called a performance cost function. The objective of fuzzy gain scheduler with intelligent learning algorithm is the generation of adequate gains, which minimize the error of system. The condition of every plant is generally changed as time gose. That is, the initial gains obtained through the analysis of system are no longer suitable for the changed plant. And we need to set new gains, which minimize the error stemmed from changing the condition of a plant. In this paper, we applied this strategy for reactor control of nuclear power plant (NPP), and the results were compared with those of a simple PI controller, which has fixed gains. As a result, it was shown that the proposed algorithm was superior to the simple PI controller.
The problem of designing intelligent cruise control system for a longitudinal motion of an automobile, which is powered by internal combustion engines coupled to an automatic multispeed transmission, is considered. The basic concept is a vehicle-following system which maintains desired spacing between vehicles. This system actuates throttle with the information of the spacing error so as to maintain proper spacing and improve passenger ride comfort. In designing the controller, a modified controller, i.e, PID gain scheduling and fuzzy controller with fuzzy compensator was developed in order to overcome the nonlinearities of the automobile and obtain better performance. The computer simulation results illustrate that the better vehicle responses were obtained with the modified fuzzy controller and, under this controller, the vehicle responses were found to be relatively insensitive to parameter variations.
CTC(Connected Target Coverage) 문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 확률 센싱 및 연결성 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다. 또한 확률모델이 다양한 커버리지 및 연결성 요구조건에 적용될 수 있음을 보인다.
CTC(Connected Target Coverage)문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 센서가 타겟을 관측할 확률이 타겟과의 거리에 영향을 받는다고 가정하는 확률 커버리지 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다.
RAID는 디스크 배열 상에 데이터를 이중으로 저장하거나 패리티를 사용하는 기법으로 디스크에 장애가 일어났을 경우 이를 복구하는 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 지능형 I/O 구조를 갖는 고성능 I/O 서브시스템에서 CPU로부터 대부분 I/O 작업 부하를 줄이고 동시 에 I/O 성능을 향상시키는 방안에 대하여 연구한다. 지능형 I/O 장치의 디스크 스케줄링 디자인에 관한 초당 MB 처리율, 최대 I/O 응답시간 등의 실험 통하여 새로운 스케줄링 기법 에 의해 성능을 개선한다.
능동 위상 배열 레이더(AESA Radar: Active Electronically Scanned Array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔 조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔 조향 레이더에 비해 레이더에서 수행할 수 있는 다중 임무 처리 능력이 크게 향상되었다. 이러한 이유로 레이더에 주어진 시간, 에너지, 처리 능력 등의 한정된 자원을 실시간으로 효율적으로 관리, 운용할 수 있는 레이더 자원 관리 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 그 중 레이더 빔 스케줄링 기술은 레이더 자원 관리의 핵심적인 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 simulated annealing을 이용한 추계적 레이더 빔 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 dispatching rule에 기반한 빔 스케줄링 기법과 비교하였다. 빔 처리 지연도(latency)와 주어진 시간 내에서 처리할 수 있는 빔의 개수 측면에서 스케줄링 결과를 비교하여 성능의 우월성을 입증하였으며, 또한 실시간성을 보장하면서도 기존의 규칙 기반 알고리즘보다 성능이 우수함을 보였다.
본 연구는 시간 제약조건을 가지는 차량 경로 탐색과 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 기회시간(Opportunity time)을 반영한 하이브리드 휴리스틱을 제안하였다. 기회시간은 각 고객 노드에서 요구하는 하역 서비스를 수행 한 뒤에도 남아 있는 여유시간이다. 제안된 휴리스틱은 기회시간에 대한 제약조건을 추가하고, 기회시간을 고려한 비용 평가함수를 삽입 전략에 적용함으로써 초기 해를 구하였다. 또한 고객 노드 교환에 의한 타부 탐색 전략에도 기회시간을 반영함으로써 해를 개선 시켰다. 마지막으로 지리적, 시간적, 용량적으로 다양한 데이터 유형들에 대하여 각각 효과적으로 최적 해를 구할 수 있는 초기 경로 생성 전략들을 소개하고 비교하였다. 본 연구의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱 보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
정보가 폭주하고 해야할 일들이 많은 상황에서 바쁜 현대인에게 있어서는 효율적인 에너지와 시간관리가 매우 중요한 일로 여겨지고 있다. 이미 효율적인 시간관리 스케쥴링 방식은 성공적인 삶을 살기 위한 매우 중요한 요소가 되었기 때문에 사건중심의 기존의 단순한 스케쥴링 방식보다 더 정교하게 이러한 기능을 지원해 줄 수 있는 지능적 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 작업을 시간가치와 중요도에 따라 분류하고 이를 효율적으로 시간 프레임에 할당할 수 있는 분류 작업 스케쥴링 방법을 제안하고자 한다. 특히 시간가치가 높은 작업을 우선적으로 처리하고 동시에 시간가치는 높지 않으나 미래의 성공의 열쇠를 쥐고 있는 매우 중요한 일들을 꾸준히 수행할 수 있도록 시간 프레임에 일정부분을 고정 할당하는 새로운 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
In this research, we developed a Multi-Agent based Negotiation Support System to be able to increase the competitive power of a company in dynamic environment and correspond to various orders of customers by diffusion of electronic commerce. The system uses the agent technology that is being embossed as new paradigm in dynamic environment and flexible system framework. The multi-agent technology is used to solve these problem through cooperation of agent. The system consists of six sub agents: mediator, manufacturability analysis agent, process planning agent, scheduling agent, selection agent, negotiation-strategy building agent. In this paper, the proposed Multi-Agent based Negotiation Support System takes aim at the automation of transaction process from ordering to manufacturing plan through the automation of negotiation that is the most important in order-taking transaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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