• Title/Summary/Keyword: 라그랑지안 완화기법

Search Result 3, Processing Time 0.022 seconds

Optimal multireservoir operation under uncertainty in forecasted future inflow (미래 예측유입량의 불확실성을 고려한 다목적댐 최적 연계운영 모형의 개발)

  • Kim, Min-Seok;Chung, Gun-Hui;Kim, Joong-Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2010.05a
    • /
    • pp.297-301
    • /
    • 2010
  • 본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

  • PDF

An Artificial Neural Network for Efficiently Learning Representation of Screened Foam Generation (스크린드 거품 생성을 효율적으로 학습 표현하는 인공신경망)

  • Kim, Donghui;Yun, Ju-Young;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2022.07a
    • /
    • pp.557-558
    • /
    • 2022
  • 본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

  • PDF

Distributed Throughput-Maximization Using the Up- and Downlink Duality in Wireless Networks (무선망에서의 상하향 링크 쌍대성 성질을 활용한 분산적 수율 최대화 기법)

  • Park, Jung-Min;Kim, Seong-Lyun
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
    • /
    • v.36 no.11A
    • /
    • pp.878-891
    • /
    • 2011
  • We consider the throughput-maximization problem for both the up- and downlink in a wireless network with interference channels. For this purpose, we design an iterative and distributive uplink algorithm based on Lagrangian relaxation. Using the uplink power prices and network duality, we achieve throughput-maximization in the dual downlink that has a symmetric channel and an equal power budget compared to the uplink. The network duality we prove here is a generalized version of previous research [10], [11]. Computational tests show that the performance of the up- and downlink throughput for our algorithms is close to the optimal value for the channel orthogonality factor, ${\theta}{\in}$(0.5, 1]. On the other hand, when the channels are slightly orthogonal (${\theta}{\in}$(0, 0.5]), we observe some throughput degradation in the downlink. We have extended our analysis to the real downlink that has a nonsymmetric channel and an unequal power budget compared to the uplink. It is shown that the modified duality-based approach is thoroughly applied to the real downlink. Considering the complexity of the algorithms in [6] and [18], we conclude that these results are quite encouraging in terms of both performance and practical applicability of the generalized duality theorem.