• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.315-317
• /
• 2001

This paper studies for the optimal operation of BESS. The goal must be optimized electricity charge of the customer sides owned time-of-use rates in this paper. Therefore, the least of cost is caused by BESS installation, Multi-Pass Dynamic Programming (MPDP) algorithm is applied to the customer for the optimal operation determination in this paper. It is to solve the optimal solution under the constraints. No matter how become one stage in general, problem is divided into several stage in series in this algorithm. Regardless of the decision step, MPDP is only accomplished based on the state of stage in the present. To investigate the efficiencies of the algorithm, it is applied the typical load curve to the cutomer owned Time-Of-Use(TOU). Result shows that the maximun economic benefits of the battery energy storage system can be achieved by the purposed algorithm.

• 한국해양공학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.263-269
• /
• 2015

This paper proposes a new approach for solving the weather routing problem by dividing it into two phases with the goal of fuel saving. The problem is to decide two optimal variables: the heading angle and speed of the ship under several constraints. In the first phase, the optimal route is obtained using the Real-Time Adaptive A* algorithm with a fixed ship speed. In other words, only the heading angle is decided. The second phase is the speed scheduling phase. In this phase, the original problem, which is a nonlinear optimization problem, is converted into a geometric programming problem. By solving this geometric programming problem, which is a convex optimization problem, we can obtain an optimal speed scheduling solution very efficiently. A simple case of numerical simulation is conducted in order to validate the proposed method, and the results show that the proposed method can save fuel compared to a constant engine output voyage and constant speed voyage.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권4호
• /
• pp.67-75
• /
• 1998

In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제37권11호
• /
• pp.1104-1111
• /
• 2009

항공기는 저고도에서 임무를 수행할 때, 대공 미사일과 지형 장애물 같은 다양한 위협들에 제약을 받는다. 특히, 항공기는 지면 근처에서 항상 지형과의 충돌 위험을 갖는다. 본 연구에서는 이 문제에 효과적으로 대비하기 위하여, 지형 회피가 고려된 비행경로 생성 알고리듬을 개발하였다. 비행경로 생성 알고리듬에서는 먼저 등고선의 그룹화를 통해 경로점을 생성하고, Dijkstra 알고리듬을 이용하여 적절한 경로점 조합을 구성한다. 구성된 경로점 조합에 대해서는 최적제어 이론을 기반으로 한 최적 경로점 유도법칙을 적용하여, 제어에너지를 최소로 하는 최적의 비행경로를 제시한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제5권1호
• /
• pp.70-78
• /
• 2010

Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.555-565
• /
• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권8호
• /
• pp.1095-1101
• /
• 2020

선박이나 항공기의 안정성 유지를 위하여 컨테이너나 화물의 무게 균형을 유지하도록 적재해야 한다. 컨테이너의 적재 알고리즘은 NP 문제로 알려져 있으며 몇 가지 휴리스틱 방법이 연구되었다. 선박이나 비행기에 보관할 컨테이너는 부피와 무게가 균일하다는 특징이 있는데 이를 이용하면 좀 더 쉬운 적재 방법을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 물체의 부피와 무게가 균일할 때 무게 균형을 위한 알고리즘을 제안한다. 적재 공간은 m * n 메쉬의 특수한 구조라고 가정한다 (이때, m과 n은 모두 홀수이다). 이 경우, 본 논문에서는 Greedy 알고리즘을 제안하였고 물체의 개수가 몇 개이든 언제나 무게 균형을 유지하는 적재 장소를 찾을 수 있다는 점에서 그 알고리즘이 최적임을 증명하였다. 제안된 알고리즘은 적재 알고리즘 및 부하 균형 문제와 같은 여러 공학 문제에서 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.265-275
• /
• 2023

본 논문의 목적은 도로 인프라의 안전성 관리를 위해 운행하는 자율주행차의 최적경로 선정 알고리즘을 제안하는 것이다. 자율주행차는 지정된 구역의 도로 네트워크의 노드-링크를 최소한 한 번 이상 주행하며 인프라 요소의 위험성을 검지하고, 다시 차고지로 복귀해야 한다. 이때 위험도가 높은 노드-링크를 우선 방문해야 한다. 본 논문에서는 위험도가 높은 노드-링크를 방문하면 높은 보상을 주는 보상 최적화 알고리즘을 제안하였다. 새로운 알고리즘의 유효성 검증을 위해 토이 네트워크를 구성하고, 중국 집배원 배달경로 알고리즘과 비교했다. 보상 최적화 알고리즘의 이동 횟수는 중국 집배원 배달경로의 이동 횟수와 같으나, 임의로 지정한 고위험 노드-링크는 보상 최적화 알고리즘에서 선 순위로 통과했다. 하지만, 본 연구의 보상 최적화 알고리즘은 단순구조의 토이 네트워크를 통해 검증하였으나, 향후 실제 도로환경과 유사한 복잡한 네트워크에서 알고리즘의 유효성을 검증해야 하는 과제가 남아 있다.

• 전자공학회논문지A
• /
• 제32A권2호
• /
• pp.111-119
• /
• 1995

In this paper, we propose an efficient SA(simulated annealing) algorithm for the synthesis of binary phase computer generated hologram. SA algorithm is a method to find the optimal solution through iterative technique. It is important that selecting cost function and parameters within this algorithm. The aplications of converentional SA algorithm to synthesize parameters within this algorithm. The applications of conventional SA algorithm to synthesize binary hologram have many problems because of inappropriate paramters and cost function. So, we propose a new cost function and a calculation technique of proper parameters required to achieve the optimal solution. Computer simulation results show that the proposed method is better than conventional method in terms of diffraction efficiency and reconstruction error. Also, we show the reconstructed images by the proposed method through optical esperiment.

• 대한산업공학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 1988

This research is concerned with production scheduling for FMS (Flexible Manufacturing System) which consists of machine centers served by cycle conveyor. The objective of the research is to develop and evaluate scheduling procedures to minimize the mean flow time. An optimal algorithm called SCTF (Shortest Circle Time First) is proposed when the conveyor runs at minimum possible speed (CS=1) and a heuristic algorithm called SCTJMF (Shortest Cycle Time and Job Matching Algorithm) is suggested when the conveyor runs at double speed (CS=2). The evaluation of the heuristic algorithm was implemented by comparison with the optimal algorithm for 112 experimentations for CS=1 and random schedule. The results showed that the proposed heuristic algorithm provides better solution that can be regarded noticeable when compared with SCTF algorithm and random scheduling.