In this paper we use measure theory to solve a wide range of the nonlinear programming problems. First, we transform a nonlinear programming problem to a classical optimal control problem with no restriction on states and controls. The new problem is modified into one consisting of the minimization of a special linear functional over a set of Radon measures; then we obtain an optimal measure corresponding to functional problem which is then approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted approximately to a finite-dimensional linear programming. Then by the solution of the linear programming problem we obtain the approximate optimal control and then, by the solution of the latter problem we obtain an approximate solution for the original problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point to the admissible solution.
Biological systems with both protein-protein and protein-gene interactions can be modeled by differential equations for concentrations of the proteins with time-delay terms because of the time needed for DNA transcription to mRNA and translation of mRNA to protein. Values of some parameters in the mathematical model can not be measured owing to the difficulty of experiments. Also values of some parameters obtained in a normal stress condition can be changed under pathological stress stimuli. Thus it is important to find the effective way of determining parameters values. One approach is to use optimization algorithms. Here we construct an optimal system used to find optimal parameters in the equations with nonnegative time delays and apply this optimization result to the Nuclear factor-${\kappa}B$ pathway.
This paper proposes optimal maintenance strategies for power distribution systems that involve the use of the reliability-centered maintenance (RCM) method. We developed an improved decision model based on the Markov process. This model can obtain the optimal inspection interval and maintenance method based on the total expected cost. We used ordinal optimization for solving the optimal problem. Optimal maintenance strategies were presented by applying the developed method to the RBTS model. A B/C analysis proved that these strategies offer maximum benefit-to-cost.
In this paper, a game optimal receding horizon guidance law (GRHG) is proposed, which does not use information of the time-to-go and target maneuvers. It is shown that by adjusting design parameters appropriately, the proposed GRHG is identical to the existing receding horizon guidance law (RHG), which can intercept the target by keeping the relative vertical separation less than the given value, within which the warhead of the missile is detonated, after the appropriately selected time in the presence of arbitrary target maneuvers and initial relative vertical separation rates between the target and missile. Through a simulation study, the performance of the GRHG is illustrated and compared with that of the existing optimal guidance law (OGL).
This study focused on the optimization of the illumination method for efficient use of light energies in a photobioreactor. In order to investigate the effect of radiator position, a model simulation study was carried out using Synechococcus sp. PCC 6301 and an internally radiating photobioreactor as a model system. The efficiency of light transfer in a photobioreactor was analyzed by estimating the average light intensity in a photobioreactor. The simulation result, indicate that there exists an optimal position of internal radiators, and that the optimal position varies with radiator number and cell concentration. When light radiators are placed at the optimal position, the average light intensity is about 30% higher than that obtained by placing radiators at the circumstance or center of a photobioreactor. The method presented in this work may be useful for improving light transfer efficiency in a photobioreactor.
Security of a power system refers to its robustness relative to a set of imminent disturbances (contingencies) during operation. The socially optimal solution for the actuall level of generation/consumption has been well-known spot pricing at shot-run marginal cost. The main disadvantage of this approach arises because serious contingencies occur quite infrequently. Thus by establishing contractual obligations for contingency offering before an actual operation time through decision feedback we can obtain socially optimal level of system security. Under probabilistic precontract pricing the operating point is established at equal incremental cost of the expected short-run and collapse cost of each participant. Rates for power generation/consumption and for an offer to use during a contingency, as well as information on the probability distribution of contingency need for each participant, are derived so that individual optimization will lead to the socially optimal solution in which system security is optimized and the aggregate benefit is maxmized.
In this paper an optimal method based on fuzzy logic for controlling parallel hybrid electric vehicles is presented. In parallel hybrid electric vehicles the required torque for deriving and operating the on-board accessories is generated by a combination of internal-combustion engine and an electric motor. The powersharing between the internal combustion engine and the electric motor is the key point for efficient driving. This is a highly nonlinear and time varying plant and its control strategy will be implemented with the use of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller will be designed based on the state of charge of batteries and the desired torque for driving. The output of controller controls the throttle of the combustion engine. The main contribution of this paper is the development of an optimal control based on fuzzy logic, which maximizes the output torque of the vehicle while minimizing fuel consumed by the combustion engine.
In this work, we consider a real time optimal control problem of mechanical systems with restrictions for actuators i.e. input restrictions and constraints for the movable area i.e. state constraints. First, we formulate an optimal control problem which evaluates the cost function for a finite time horizon with input restrictions and state constraints of a wheeled vehicle as an example of mechanical systems. In this problem, the differentiability of the cost function is not required and this implies that the problem cannot be solved analytically. Therefore, in this work, we use an optimization method to solve the optimal control problem and a new real time optimization method is proposed to solve the problem. In this method, we provide a parameter that indicates the ...
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.163-170
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2003
The optimal Bayesian filter for a single target is known to provide the best tracking performance in a cluttered environment. However, its main drawback is the increase in memory size and computation quantity over time. In this paper, the inevitable predicament of the optimal Bayesian filter is resolved in a suboptimal fashion through the use of a receding horizon strategy. As a result, the problems of memory and computational requirements are diminished. As a priori information, the horizon initial state is estimated from the validated measurements on the receding horizon. Consequently, the suboptimal algorithm proposed allows for real time implementation.
Tris paper present an economic statistical design which have statistically constraints for the optimal design of an EWMA control charts with variable sampling interval. Cost function use that proposed by Lorenzen and Vance, and the optimal design parameters include the sample size, control limit width, sampling interval, EWMA weight value. Comparisons between VSI EWMA control charts optimal economic design and optimal economic statistical designs show the following fact. Although have demerits which are more costly than economic design, have merits which to detect shifts more efficiently and to improve statistical performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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