We focus on discrete event systems with a structure of parallel processing, synchronization, and no-concurrency. We use max-plus algebra, which is an effective approach for controller design for this type of system, for modeling and formulation. Since a typical feature of this type of system is that the initial schedule is frequently changed due to unpredictable disturbances, we use a simple model and numerical examples to examine the possibility of applying the concepts of the feeding buffer and the project buffer of critical chain project management (CCPM) on max-plus linear discrete event systems in order to control the occurrence of an undesirable state change. The application of a CCPM-based framework on a max-plus linear discrete event system was proven to be effective.
Let $a{\oplus}b$ = max(a, b), $a{\otimes}b$=a+b, a, $b\in\mathbb{R}_{\varepsilon}\;:=\cup\{-\infty\}$. In max-plus algebra we work on the linear algebra structure for the pair of operations (${\oplus},{\otimes}$) extended to matrices and vectors over $\mathbb{R}_{\varepsilon}$. In this paper our main aim is to reproduce the work of R. A. Cuninghame-Green [3] on the linear systems over a max-plus semi-field $\mathbb{R}_{\varepsilon}$.
In this paper we study bounds for characteristics of stationary waiting times in (max, +)-linear systems with a Poisson arrival process. which are prevalent in manufacturing systems, kanban systems, cyclic and acyclic fork-and-join type systems, finite or infinite capacity tandem queues with various kinds of blocking, transportation systems, and telecommunication networks, and so on. Recently, some results on series expansion for characteristics, such as higher moments, Laplace transform, and tail probability, of transient and stationary waiting times in a class of (max, +)-linear systems via Taylor series expansions have been studied. In order to overcome the computational complexity in those results, we consider bounds for characteristics of stationary waiting times using valuable stochastic ordering results. Some numerical examples are also provided.
This paper proposes an approach to monitoring and scheduling methods for repetitive MIMO-FIFO DESs. We use max-plus algebra for modeling and formulation, known as an effective approach for controller design for this type of system. Because a certain type of linear equations in max-plus algebra can represent the system's behavior, the principal concerns in past researches were how to solve the equations. However, the researches focused mainly on analyses of the relation between inputs and outputs of the system, which implies that the changes or the slacks of internal states were not clarified well. We first examine several properties of the corresponding state variables, which contribute to finding and tracing the float times in each process. Moreover, we provide a rescheduling method that can take into account delays or changes of the internal states. These methods would be useful in schedule control or progress management.
This research develops a framework for resolving time and worker conflicts in the Critical Chain Project Management (CCPM) method, expressed in the form of a Max-Plus Linear (MPL) system. Our previous work proposed a method for resolving time conflicts. However, in practical cases, both time and worker conflicts may occur. Hence, we propose a method for resolving both time and worker conflicts for a single project. We first consider how to detect a resource conflict. Then, we define an adjacency matrix to resolve the detected conflicts. Using the proposed method, we confirm that the resource conflict can be resolved through a numerical example.
Among the state-space description of discrete vent systems, the max-plus algebra is known as one of the effective approach. This paper proposes a model predictive control (MPC) design method based on the max-plus algebra. Several studies related to these topics have been done so far under the constraints that system parameters are constant. However, in practical systems such as production systems, it is common and sometimes inevitable that system parameters vary by each event. Therefore, it is of worth to design a new MPC controller taking account of adjustable system parameters. In this paper, we formulate system parameters as adjustable ones, and they are solved by a linear programing method. Since MPC determines optimal control input considering future reference signals, the controller can be more robust and the operation cost can be reduced. Finally, the proposed method is applied to a production system with three machines, and the effectiveness of the proposed method is verified through a numerical simulation.
This paper deals with asymptotic stabilization problems for linear systems with time-varying input disturbances. In order to eliminate the influence of a disturbance on the system, a disturbance observer is designed and the time-varying disturbance can be rejected using its estimated value. Since the disturbance observer is kind of low-pass filter, it has inevitably estimation errors. To eliminate the inflences on the performance due to these errors, the additional control is designed based on these estimation errors using a well-known min-max control method. It is shown that the asymptotic stability of the closed-loop system is guaranteed. In general, the min-max control method requires the switching of control inputs and the switching magnitude of the control input is determined by the disturbance estimation error bounds. As the error bounds can be made arbitrarily small by choosing the high gain for the disturbance observer, the control method suggested in this paper can reduce the chattering phenomena as small as possible. Therefore, it has superior performance to the existing ones.
This paper deals with robust control problems of linear systems with matched nonlinear uncertainties. In order to handle the uncertainties, a Lyapunov min-max control approach can usually be adopted. By the way, the min-max control input is required to be switched and provokes chattering phenomena which limit the practical implementation. The magnitude of switching control input which cause chattering is dependent on the size of uncertainties. In this paper, it is shown that the magnitude of the min-max control input can be made small using a well-known disturbance observer technique and only considers the disturbance observing errors. The chattering phenomena can be reduced as small as possible by selecting a high diturbance observer gain. The simulations show that the min-max control with a disturbance observer can reduce chattering phenomena much smaller and guarantee much better robust performance rather than the one without a disturbance observer.
In this paper, we consider characteristics of waiting times in s1n91e-server 3-node tandem queues with finite buffers, a Poisson arrival process and deterministic service times at all nodes. There are three buffers : one at the first node is infinite and the others are finite. We obtain the fact that sojourn time or departure process is independent of the capacities of the finite buffers and does not depend on the order of service times, which are the same results in the literature. Moreover, the explicit expressions of stationary waiting times in all areas of the systems can be derived as functions of the finite buffer capacities. We also disclose a relationship of waiting times in subareas of the systems between two blocking policies communication and manufacturing. Some numerical examples are also provided.
본 논문에서는 모바일 와이맥스환경에서 이동성 예측 알고리즘을 이용한 계층 통합적 핸드오버 기법을 제안한다. 예측 알고리즘은 선형 회귀 (Linear Regression) 분석을 사용하며 분석 데이터 수집을 위해 이동 단말의 신호의 세기를 주기적으로 샘플링한다. 예측을 이용하므로 L3 핸드오버 절차를 L2 핸드오버가 시작되기 전에 시작할 수 있으며 따라서 핸드오버 지연시간을 단축할 수 있다. 실험은 WiMAX Forum에서 정의한 경로 손실 모델 (path loss model) 및 시스템 파라미터를 이용하였다. 실험을 통하여 신호의 세기 예측이 정확하게 이뤄질 수 있으며 핸드오버 지연이 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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