The multi-divisional knapsack problem is defined as a binary knapsack problem where each mutually exclusive division has its own capacity. In this paper, we present an extension of the multi-divisional knapsack problem that has generalized multiple-choice constraints. We explore the linear programming relaxation (P) of this extended problem and identify some properties of problem (P). Then, we develop a transformation which converts the problem (P) into an LP knapsack problem and derive the optimal solutions of problem (P) from those of the converted LP knapsack problem. The solution procedures have a worst case computational complexity of order $O(n^2{\log}\;n)$, where n is the total number of variables. We illustrate a numerical example and discuss some variations of problem (P).
In this study, we propose a fuzzy polynomial neural networks (FPNN) and a genetically optimized fuzzy polynomial neural networks(GoFPNN) for identification of non-linear system. GoFPNN architecture is designed by a FPNN based on fuzzy set and its structure and parameters are optimized by genetic algorithms. A fuzzy neural networks(FNN) based on fuzzy set divide into two structures that is simplified inference structure and linear inference structure. The proposed FPNN is resulted from integration and extension of simplified and linear inference structure of FNN. The consequence structure of the FPNN consist of polynomials represented by networks using connection weights for rules. The networks comprehend simplified(Type 0), linear (Type 1), and quadratic(Type 3) inferences. The proposed FPNN can select polynomial type of consequence part for each rule. Therefore, proposed scheme can offer flexible structure design capability for a system characteristics. Moreover, GAs is applied to networks structure and parameters tuning of proposed FPNN, and its efficient application method is discussed, these subjects are result in GoFPNN that is optimal FPNN. To evaluate proposed model performance, a numerical experiment is carried out.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제3권2호
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pp.1-4
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1999
The Helmholtz equation is very important in physics and engineering. However, solution of the Helmholtz equation is in general known as a very difficult phenomenon. For if the ${\omega}$ is negative, the FDM discretized linear system becomes indefinite, whose solution by iterative method requires a very clever preconditioner. In this paper we assume that ${\omega}$ is nonnegative, and determine the optimal ${\rho}$ parameter for the three dimensional ADI iteration for the Helmholtz equation. The ADI(Alternating Direction Implicit) method is also getting new attentions due to the fact that it is very suitable to the vector/parallel computers, for example, as a preconditioner to the Krylov subspace methods. However, classical ADI was developed for two dimensions, and for three dimensions it is known that its convergence behaviour is quite different from that in two dimensions. So far, in three dimensions the so-called Douglas-Rachford form of ADI was developed. It is known to converge for a relatively wide range of ${\rho}$ values but its convergence is very slow. In this paper we determine the necessary conditions of the ${\rho}$ parameter for the convergence and optimal ${\rho}$ for the three dimensional ADI iteration of the Peaceman-Rachford form for the real Helmholtz equation with nonnegative ${\omega}$. Also, we conducted some experiments which is in close agreement with our theory. This straightforward extension of Peaceman-rachford ADI into three dimensions will be useful as an iterative solver itself or as a preconditioner to the the Krylov subspace methods, such as CG(Conjugate Gradient) method or GMRES(m).
This paper addresses the analysis and design of fuzzy control systems for a class of complex nonlinear systems. Firstly, the nonlinear system is represented by Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model and the global controller is constructed by compensating each linear model in the rule of TS fuzzy model. The design of conventional TS fuzzy-model-based controller is composed of two processes. One is to determine the static state feedback gain of each local model and the other is to validate the stability of the designed fuzzy controller. In this paper, we propose an alternative methods for the design of TS fuzzy-model-based controller. The design scheme is based on the extension of conventional optimal control theory to the design of TS fuzzy-model-based controller. By using the proposed method, the design and stability analysis of the TS fuzzy model-based controller is reduced to the problem of finding the solution of a set of algebraic Riccati equations. And we use the recently developed interior point method to find the solution of AREs, where AREs are recast as the LMI formulation. A numerical simulation example is given to show the effectiveness and feasibiltiy of the proposed fuzzy controller design method.
This paper focuses on disassembly sequencing, which is the problem of determining the optimum disassembly level and the corresponding disassembly sequence for a product at its end-of-life with the objective of maximizing the overall profit. In particular, sequence-dependent operation times, which frequently occur in practice due to tool-changeover, part reorientation, etc, are considered in the parallel disassembly environment. To represent the problem, a modified directed graph of assembly states is suggested as an extension of the existing extended process graph. Based on the directed graph, the problem is transformed into the shortest path problem and formulated as a linear programming model that can be solved straightforwardly with standard techniques. A case study on a photocopier was done and the results are reported.
The classic machine repair problem is extended to the case where a number of different machines are arranged in the sequence of operation. The steady-state availability of the system with a series of operating machines is maximized under some constraints such as total cost, available space. In order to find the optimal numbers of spare units and repair channels for each operating machine, the problem is formulated as non-linear integer programming(NLIP) problem and an efficient algorithm, which is a natural extension of the new Lawler-Bell algorithm of Sasaki et al., is used to solve the NLIP problem. A numerical example is given to illustrate the algorithm.
Teleoperation is the extension of a person's sensing and manipulation capability to a remote location. Teleoperators generally can be modeled as linear transfer function indecently including modeling uncertainty. Modeling uncertainties can make the system unstable and its performance poor. Thus I'm studying about a design framework for a bilateral controller of teleoperator systems with modeling uncertainties. In this paper, a method based on the H$_{\infty}$-optimal control and .mu.-synthesis frameworks are introduced to design a controller for the teleoperator that achieves stability and performance in the presence of the modeling uncertainties..ties.inties.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권2호
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pp.19-31
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2003
We propose an indexing technique and an index selection algorithm for optimal OLAP query processing in object database systems, Although there are many research results on the relational database systems for OLAP Query processing, few researches have been done on the object database systems. Since OLAP queries represent complex business logic on a huge data ware-house, object database systems supporting the OLAP queries should have higher performance. Proposed bitmap index structure is an extension of conventional bitmap indexes for adapting object databases and provides higher performance with lower space overhead. We also propose a linear time solution of the index selection problem that will be used in the OLAP query optimization process.
This paper examines methods to estimate torque and angle in shoulder flexion from surface electromyography(sEMG) signals for intuitive and delicate control of robotic assistance device. Five muscles on the upper arm, three for shoulder flexion and two for shoulder extension, were used to offer favorable sEMG recording conditions in the estimation. The methods tested were the mean absolute value (MAV) with linear regression and the artificial neural network (ANN) method. An optimal condition was sought by varying combination of muscles used and the parameters in each method. The estimation performance was evaluated using the correlation values and normalized root mean square error values. In addition, we discussed their possible use as an estimation of motion intent of a user or as a command input in a physical human-machine interaction system.
This paper deals with on (S-1, S) spare-part inventory model for multi-stage machine repair problem with attrition. The steady-state availability of the system is maximized under some constraints such as total cost, available space etc.. The problem is formulated as a closed queueing network and the system availability is calculated by Buzen's computational algorithm. In order to find the optimal numbers of spare units and repair channels for each operating stage, the problem is formulated as a non-linear integer programming(NLIP) problem and an efficient algorithm. which is a natural extension of the new Lawler-Bell algorithm of Sasaki et el., is used to solve the NLIP problem. A numerical example is given to illustrate the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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