In this paper, scheduling problem is dealt for the minimization of due date penalty for the customer order. Multiproduct batch processes have been dealt with for their suitability for high value added low volume products. Their scheduling problems take minimization of process operation for objective function, which is not enough to meet the customer satisfaction and the process efficiency simultaneously because of increasing requirement of fast adaptation for rapid changing market condition. So new target function has been suggested by other researches to meet two goals. Penalty function minimization is one of them. To present more precisely production scheduling, we develop new scheduling model with penalty function of earliness and tardiness We can find many real cases that penalty parameters are divergent by the difference between the completion time of operation and due date. That is to say, the penalty parameter values for the product change by the customer demand condition. If the order charges different value for due date, we can solve it with the due date period. The period means the time scope where penalty parameter value is 0. If we make use of the due date period, the optimal sequence of our model is not always same with that of fixed due date point. And if every product have due date period, due date of them are overlapped which needs optimization for the maximum profit and minimum penalty. Due date period extension can be enlarged to makespan minimization if every product has the same abundant due date period and same penalty parameter. We solve this new scheduling model by simulated annealing method. We also develop the program, which can calculate the optimal sequence and display the Gantt chart showing the unit progress and time allocation only with processing data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.651-662
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2017
We propose an alternative procedure to select penalty parameter in $L_1$ penalized robust regression. This procedure is based on marginalization of prior distribution over the penalty parameter. Thus, resulting objective function does not include the penalty parameter due to marginalizing it out. In addition, its estimating algorithm automatically chooses a penalty parameter using the previous estimate of regression coefficients. The proposed approach bypasses cross validation as well as saves computing time. Variable-wise penalization also performs best in prediction and variable selection perspectives. Numerical studies using simulation data demonstrate the performance of our proposals. The proposed methods are applied to Boston housing data. Through simulation study and real data application we demonstrate that our proposals are competitive to or much better than cross-validation in prediction, variable selection, and computing time perspectives.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1289-1297
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2012
We consider a general compound Poisson risk model in which the premium rate is surplus dependent. We analyze the joint distribution of the surplus immediately before ruin, the deffcit at ruin and the time of ruin by solving the integro-differential equation for the Gerber-Shiu discounted penalty function.
This paper proposes a design method of PID controllers in the framework of a constrained optimization problem. Owing to the popularity for the controller's simplicity and robustness, a great deal of literature concerning PID control design has been published, which can be classified into frequency-based and time-based approaches. However, both approaches have to be considered together for a designed PID control to work well with a guaranteed closed-loop stability. For this purpose, a penalty function is formulated to satisfy both frequency- and time-domain specifications, and is minimized by a recet nonlinear optimization algorithm to attain optimal PID control gains. The proposed method is compared with Wang's and Ho's methods on a suite of example systems. Simulation results show that the PID control tuned by the proposed method improves time-domain performance without deteriorating closed-loop stability.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권1호
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pp.85-90
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2013
시간지연을 갖는 불안정한 시스템의 PID 제어는 적용하기가 쉽지 않은데 이는 복소평면의 우반부에 존재하는 극점으로 인한 불안정성과 시간지연의 영향 때문이다. 본 연구에서는 설계자가 제어환경에 따라 오버슈트나 상승시간 등을 미리 정의한 경우의 PID 제어기 설계 기법에 대해 고려한다. 이와 같이 제약성을 갖는 최적화 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 벌점전략이 결합된 RCGA를 사용한다. 이는 제약조건을 위배하면 그 정도에 따라 벌점을 부가하도록 벌점함수를 정의하고, 평가함수에 합하여 비제약성 최적화 문제로 변환하는 방법이다. 제안하는 방법은 불안정 FOPTD 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 검토한다.
최근 해양 포유동물의 수동 음향 추적을 위해 스코어-패널티 법이 사용되고 있다. 전통적인 시간영역 정합장 처리 기법은 손실함수에 측정신호와 손실신호간의 정합도만을 고려하는 반면, 스코어-패널티법은 측정 신호와 모의신호의 비적합도를 반영하는 페널티 항도 추가로 고려한다. 본 연구에서는 스코어-패널티법을 파형을 알고 있는 수동표적의 심도 추정에 적용했다. 수중 음속 구조의 불확실성을 갖는 심해 환경을 가정하고, 스코어-패널티법의 성능을 평가했다. 또한 시간영역 정합장 처리기법의 결과와 서로 비교했다. 약한 수중 음속 오정합 환경에서 스코어-패널티법은 시간영역 정합장 처리기법보다 높은 정확도를 보이고 효율적으로 동작했다. 그렇지만 수중 음속 구조의 오정합이 매우 큰 경우에는 두 기법 모두 표적의 심도 추정에는 실패했다.
The unbalance between system ergodic sum rate and high fairness is one of the key issues affecting the performance of non-orthogonal multiple access (NOMA) system. To solve the problem, this paper proposes a power allocation algorithm to realize the ergodic sum rate maximization of NOMA system. The scheme is mainly achieved by the construction algorithm of fair model based on α fair utility function and the optimal solution algorithm based on the interior point method of penalty function. Aiming at the construction of fair model, the fair target is added to the traditional power allocation model to set the reasonable target function. Simultaneously, the problem of ergodic sum rate and fairness in power allocation is weighed by adjusting the value of α. Aiming at the optimal solution algorithm, the interior point method of penalty function is used to transform the fair objective function with unequal constraints into the unconstrained problem in the feasible domain. Then the optimal solution of the original constrained optimization problem is gradually approximated within the feasible domain. The simulation results show that, compared with NOMA and time division multiple address (TDMA) schemes, the proposed method has larger ergodic sum rate and lower Fairness Index (FI) values.
We suggest a novel approach to the tracking of multiple moving objects in image sequence. The tracking of multiple moving objects include some complex problems(crossing (occluding), entering, disappearing, joining, and dividing) for objects identifying. Our method can settle these problems by optimization of a penalty function and movement prediction. It is executable in .eat time processing (more than 30 ㎐) because it is computed by only location data.
We present a novel joint barcode deblurring and nonuniform illumination compensation algorithm for barcode signals whose number of modules is known. The proposed algorithm is based on a penalized least squares method using a roughness penalty function for an illumination model and a double well penalty function for a barcode signal model. In simulations, the proposed method shows an improved performance compared with a conventional method without compensating nonuniform illumination effects. In addition, the proposed method converges quickly during optimization(within 15 iterations), thereby showing strong possibility for real time decoding of barcode signals.
유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약최적화를 통한 자동보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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