The set partitioning problem is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem, and it is formulated as an integer programming model. This paper proposes an Integer Programming-based Local Search for solving the set partitioning problem. The key point is to solve the set partitioning problem as the set covering problem. First, an initial solution is generated by a simple heuristic for the set covering problem, and then the solution is set as the current solution. Next, the following process is repeated. The original set covering problem is reduced based on the current solution, and the reduced problem is solved by Integer Programming which includes a specific element in the objective function to derive the solution for the set partitioning problem. Experimental results on a set of OR-Library instances show that the proposed algorithm outperforms pure integer programming as well as the existing heuristic algorithms both in solution quality and time.
P-gp (P-glycoprotein) is a member of the ATP binding cassette (ABC) family of transporters. It transports many kinds of anticancer drugs out of the cell. It plays a major role as a cause of multidrug resistance (MDR). MDR function may be a cause of the failure of chemotherapy in cancer and influence pharmacokinetic properties of many drugs. Hence classification of candidate drugs as substrates or nonsubstrate of the P-gp is important in drug development. Therefore to identify whether a compound is a P-gp substrate or not, in silico method is promising. Recursive Partitioning (RP) method was explored for prediction of P-gp substrate. A set of 261 compounds, including 146 substrates and 115 nonsubstrates of P-gp, was used to training and validation. Using molecular descriptors that we can interpret their own meaning, we have established two models for prediction of P-gp substrates. In the first model, we chose only 6 descriptors which have simple physical meaning. In the training set, the overall predictability of our model is 78.95%. In case of test set, overall predictability is 69.23%. Second model with 2D and 3D descriptors shows a little better predictability (overall predictability of training set is 79.29%, test set is 79.37%), the second model with 2D and 3D descriptors shows better discriminating power than first model with only 2D descriptors. This approach will be used to reduce the number of compounds required to be run in the P-gp efflux assay.
본 논문에서는 재구성 가능한 시스템에서 Y-chart 설계공간 탐색 기법을 응용하여 하드웨어 소프트웨어 분할문제를 해결하기 위한 방법론을 제시하고 이 방법에 기초하여 성능분석 도구를 개발하였다. 이 방법론은 어플리케이션모델의 각 Task들로부터 범용프로세서나 FPGA와 같은 하드웨어 요소들로의 사상의 경우들을 생성하고 각각의 사상의 경우에 대한 시뮬레이션을 수행하여 시스템의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과로 산출된 처리율에 기초하여 가장 좋은 성능을 산출하여 사상의 경우를 선택할 수 있다. 본문에서는 또한 시뮬레이션 속도를 향상시키기 위하여 작업량과 병렬성과의 관계에 기초하여 사상집합의 크기를 줄이는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 사상집합 축소 휴리스틱을 적용한 시뮬레이션 결과 사상집합의 크기를 80%가량 줄일 수 있었다.
차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.
다중스레드 모델은 긴 메모리 참조 지체 시간과 동기화의 문제점을 해결할 수 있다는 점에서 대규모 병렬 시스템에 매우 효과적이다. 다중스레드 병렬기계를 위하여 Non-Strict 함수 프로그램을 번역할 때 가장 중요한 것은 순차적으로 수행될 수 있는 부분을 찾아내어 스레드로 분할하는 것이다. 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드 내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가 시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.
In, Young-Yong;Lee, Sung-Kwang;Kim, Pil-Je;No, Kyoung-Tai
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제33권2호
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pp.613-619
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2012
We applied several machine learning methods for developing QSAR models for prediction of acute toxicity to fathead minnow. The multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) method were applied to predict 96 h $LC_{50}$ (median lethal concentration) of 555 chemical compounds. Molecular descriptors based on 2D chemical structure were calculated by PreADMET program. The recursive partitioning (RP) model was used for grouping of mode of actions as reactive or narcosis, followed by MLR method of chemicals within the same mode of action. The MLR, ANN, and two RP-MLR models possessed correlation coefficients ($R^2$) as 0.553, 0.618, 0.632, and 0.605 on test set, respectively. The consensus model of ANN and two RP-MLR models was used as the best model on training set and showed good predictivity ($R^2$=0.663) on the test set.
This paper describes a mathematical programming model for constructing the rolling stock assignment plan. This plan is a schedule which assigns daily routings, maintenance activities, and other tasks to trainsets. A generalized set partitioning model which is a kind of integer programming model is suggested as a model for constructing the assignment plan. And a column generation method are suggested as a solution method.
In this paper we present a model for the maintenance routing construction and the trainset allocation (maintenance routing problem). The model solves the maintenance routing problem using column generation algorithm which was used to combine constraint programming and linear programming. Ilog-cplex was used to solve the linear programming model and Ilog-solver was used to solve the constraint programming model. The computational experience is also provided.
An approach based on a 2D lumped model is presented to quantify the voltage transfer gain (VTG) in power converter low power planes. The advantage of the modeling approach is the ease with which typical noise reduction devices such as decoupling capacitors or ferrite beads can be integrated into the model. This feature is enforced by a new modular approach based on effective matrix partitioning, which is presented in the paper. This partitioning is used to decouple power plane equations from external device impedance, which avoids the need for rewriting of a whole set of equation at every change. The model is quickly solved in the frequency domain, which is well suited for an automated layout optimization algorithm. Using frequency domain modeling also allows the integration of frequency-dependent devices such inductors and capacitors, which are required for realistic computation results. In order to check the precision of the modeling approach, VTGs for several layout configurations are computed and compared with experimental measurements based on scattering parameters.
Many literatures, so far, have concentrated on approaches employing dependent coordinates set resulting in computational burden of constraint forces, which is needless in many cases. Some researchers developed methods to remove or calculate it efficiently. But systematic generation of the motion equation using independent coordinates set by Kane's equation is possible for any closed loop system. Independent velocity transformation method builds the smallest size of motion equation, but needs practically more complicated code implementation. In this study, dependent velocity matrix is systematically transformed into independent one using dependent-independent transformation matrix of each body group, and then motion equation free of constraint force is constructed. This method is compared with the other approach by counting the number of multiplications for car model with 15 d.o.f..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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