This paper presents an operation and planning model of integrated energy systems which consist of small scale cogeneration systems, thermal accumulator, ice storage and electrical energy storage systems. In the proposed planning model, an optimization of total cost which contains investment, operation, thermal shortage and salvage costs has carried out with the maximum principle based on the lifetime of each system component and unit price per capacity. From this model, optimal investment capacity per annum can be determined during the studied periods using the marginal costs according to the operation characteristics of each system component.
This paper considers a two-location production and inventory model for a single product which can be produced and demanded at each of two locations. Demands during a finite number of discrete time periods are known and must be satisfied by production, inventory or transshipment. We consider the change of production capacity. The costs to be incurred are restricted to production, inventory and transshipment costs, and all cost functions we assumed to be concave. The objective is to minimize the total cost of production, inventory and transshipment. The model is formulated as a shortest path problem for an acyclic network from which properties associated with optimal solutions are derived. Using these properties. we develop a dynamic programming algorithm that finds optimal solutions for problems.
A flood - flow forecasting system model of river basins has been developed in this study. The system model consists of the data management system(the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system), the flood runoff simulation system, the reservoir operation simulation system, the flood forecasting simulation system, the flood warning system and the user's menu system. The Multivariate Rainfall Forecasting model, Meteorological factor regression model and Zone expected rainfall model for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood - flow forecasting. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, 7 streamfiow and other hydrological data during the past flood periods.
A deterministic capacity expansion planning model for a two-capacity type facility is analyzed to determine the sizes to be expanded in each period so as to supply the known demands for two distinct capacity type(product) on time and to minimize the total cost incurred over a finite planning horizon of T periods. The model assumes that capacity unit of the facility simultaneously serves a prespecified number of demand units of each capacity type, that capacity type 1 can be used to supply demands for capacity type 2, but that capacity type 2 can't be used to supply demands for capacity type 1. Capacity expansion and excess capacity holding cost functions considered are nondecreasing and concave. The structure of an optimal solution is characterized and then used in developing an efficient dynamic programming algorithm that finds optimal capacity planning policy.
In this paper, we consider a production system in which the items are produced by batch. For a production planning of the system, we formulate a lot-sizing problem in which each production should be a multiple of a given unit batch and backlogging is allowed. We propose an optimal dynamic programming algorithm for the plan whose complexity is $O(T^2)$ where T is the maximum number of periods in a plan.
For a successful checkpointing strategy, we should place checkpoints so as to optimize fault-tolerance capability of real-time systems. This paper presents a novel scheme of checkpoint placement for real-time systems with periodic multi-tasks. Under the influence of transient faults, multi-tasks are scheduled by the Rate Monotonic (RM) algorithm. The optimal checkpoint intervals are derived to maximize the probability of task completion. In particular, this paper is concerned about the general case that the deadline of a task is longer than the period. Compared with the special condition that the deadline is equal to or less than the period, this general case causes a more complicate test procedure for schedulability of the RM algorithm with respect to a given set of checkpoint re-execution vectors. The probability of task completion is also derived in a more complex form. A case study is given to show the applicability of the proposed scheme.
In examining bacterial growth on glass surfaces immersed in sea water, we found serious differences between enumeration methods. Therefore, we compared various methods and found sonication and direct count methods were superior to other methods. Since the direct count method was not suitable for long-term investigation, we chose the sonication method and confirmed that sonication periods 8 times for 30 seconds was optimal for the detachment of bacteria from glass surfaces.
Consider a series system of two units, named 1 and 2, respectively. Two units are observed at the beginning of discrete time periods t=0,1,2, $cdots$ and classified as being in one of a countable number of states. Let (i, r) be a state of the system at time t, when the state of unit 1 is i and state of unit 2 is r at time t, Under some conditions, the opportunistic replacement policy that minimizes the expected total discounted cost or the average cost of maintenance is shown to be characterized by the control limits $i^{*}(r)$ (a function of r) and $r^{*}(i)$ (a function of i) : (a) in observed state (i, r), the optimal policy for unit 1 is to replace if $i{\ge}i^{*}(r)$ and no action otherwise; (b) in observed state (i, r), the optimal policy for unit 2 is to replace if $r{\ge}r^{*}(i)$ and no action otherwise. In addition, this paper also develops optimal policy in the finite time horizon case, where time horizon is fixed or a finite integer valued r.v. with known pmf.
In this study, through portion of the blind control which the user can adjust the deration and the main loads, night for energy reduction during the review of the energy difference between the cooling and heating load periods in order to present the best operation schedules of the blind control. The result, Cooling period, the venetian blind is installed the day or the day and night CASE adjusted to $0^{\circ}$ was identified as optimal for the operating schedule. Heating period, the day, without installed the blinds, the Venetian blind is installed only at night CASE adjusted to $0^{\circ}$ or $45^{\circ}$ angle of the slats, which have been identified as optimal for the operating schedule.
To develop a sustainable management model for oyster farming in Pukman Bay, Korea, we estimated the carrying capacity for oyster farming using food availability data. Optimal culture densities were calculated to be 124-133 individuals per unit flux area ($m^2$) and 310-330 individuals per string. The present annual production is approximately 1,038 tons/year, which is 87% of the estimated maximum yield of 1,193 tons/year. Therefore, considering annual fluctuations and a critical buffer to reduce ecological impacts, the current level is within optimal conditions. During periods of increased water temperature, energy demand was largely met by high primary production. The food supply significantly decreased as the harvest season approached, and 10 out of 21 oyster farms had a deficient food supply for at least 1 month. Therefore, these farms (39% of the farms within the bay) exceeded optimal densities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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