An optimal unit commitment model for efficient management of water and energy resources in a basin using combined mixed integer programming is developed. The combined mixed integer programming model is able to solve the inconsistency problem that may occur from mixed integer programming models. The technique which enables the use of conditional constraints and either-or constraints in the linear programming is also suggested. As a result of applying the combined mixed integer programming model to Lower Colorado River Basin in United States. the basin efficiency is decreased by 1.53% from the results of the mixed integer programming, while it is increased by 0.67% from the results of the historical operation. It is found that the decreased allowable error between power supplies and demands in the combined mixed integer programming causes the decreased basin efficiency.
Constraint Programming and Optimization have developed in different fields to solve common problems in real world. In particular, constraint propagation and linear Programming are their own fundamental and complementary techniques with the potential for integration to benefit each other. This intersection has evoked the efforts to combine both for a solution method to combinatorial optimization problems. Attempts to combine them have mainly focused on incorporating either technique into the framework of the other with traditional models left intact. This paper argues that integrating both techniques into an old modeling fame loses advantages from another and the integration should be molded in a new framework to be able to exploit advantages from both. The paper propose a declarative modeling framework in which the structure of the constraints indicates how constraint programming and optimization solvers can interact to solve problems.
현재 전력수급기본계획은 전국을 한일권으로 하여 발전계획을 수립하고 송변전설비계획을 수립하고 있다. 그러나 발전설비와 송변전설비는 하나의 망으로 연결되어 상호 보완적 영향을 주기 때문에 수급계획시 두 설비를 동시에 평가하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 혼합정수형 선형계획법(MIP)을 이용하여 발송전 전력설비를 통합적으로 최적 구성할 수 있는 방안에 대하여 분석하였다. 전력수급기본계획 수립시 제출된 건설의향설비에 대해 송변전설비와 통합하여 적정 예비율을 갖는 최적설비 구성방안을 수립하고, 이때의 설비투자비와 운전비를 분석하였다.
Constraint Programming in AS and Optimization in OR started and have grown in different backgrounds to solve common decision-making problems in real world. This paper tries to integrate results from those different fields by suggesting a hybrid solver as an integration framework. Starting with an integrating modeling language, a way to implement a hybrid solver will be discussed using Warren's abstract machine and an finite domain constraint programming solver structures. This paper will also propose some issues rising when implementing the hybrid solver and provide their solutions.
도시간선도로의 신호시간요소를 계획하는 방법은 크게 3가지로 나뉜다. 이들은 통 과폭 최대화모형, 지체도 최소화 모형 그리고 이들 두 가지 모형의 통합모형으로 구분된다. 기존의 통합모형은 지체를 줄이기 위하여 최대 통과폭 모형인 PASSER-II로 최적화된 좌회 전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용하는 방법이다. 그러나 통과폭 최대모형과 기존의 통합 모형은 지체를 최소화해주지 못하고, 반면에 지체도 최소화모형인 TRANSYT-7F는 좌회전 현시순서를 최적화 시켜주지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 모 형들의 갖고 있는 단점을 극복하기 위하여 좌회전현시를 최적화하면서 지체를 최소화해줄 수 있는 새로운 모형(KS_SIGNAL)을 개발하는데 있다. 개발된 모형은 MAXBAND 등과 같은 최대통과폭모형을 발전시킨 혼합정수계획법 형태를 갖는다. 평가결과에 의하면 개발된 모형 으로 최적화된 좌회전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용할 경우 TRANSYT-7F나 PASSER-II 와 TRANSYT-7F를 통합한 기존 모형들보다 지체를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.
This study deals with an integrated problem for deciding sequencing and storage location of export containers together at its receiving operation in the container terminal with a perpendicular layout. The preferred storage location of an export container varies with the priority of the corresponding loading operation and the waiting time of an external truck depends on its storage time. This paper proposes the mixed integer programming model considering the expected arrival time and expected finish time of an external truck and the preferred storage location for its loading operation. And we suggest the heuristic algorithm based on a simulated annealing algorithm for real world adaption. We compare the heuristic algorithm with the optimum model in terms of the computation times and total cost and the performance of the heuristic algorithm is analyzed through a numerical experiment.
A framework of using and integrating GIS and OR tools for determining the best site selection has been provided. In this research, we demonstrated that both the P-Median heuristic method and MIP method can be successfully applied to the optimum site selection problem of oil tank location selection. Furthermore, the results identified by both approaches are identical. To accomplish this, both GIS road and maritime networks have been constructed and combined to calculated the minimum distance matrix, which is required by both approaches. After the application to the Korean peninsula, the facility locations chosen are Kunsan, Yosu, Busan, and Okgye for each district. As has been shown, the power of GIS and both algorithm have been demonstrated throughout the research and further similar research can also be conducted using the power of GIS and Operations Research tools.
In this paper we performed evaluation of the economics of a district heating system (DHS) consisting of energy suppliers and consumers, heat generation and storage facilities and power transmission lines in the capital region, as well as identification of optimal operating conditions. The optimization problem is formulated as a mixed integer linear programming (MILP) problem where the objective is to minimize the overall operating cost of DHS while satisfying heat demand during 1 week and operating limits on DHS facilities. This paper also propose a new forecasting model of the system marginal price (SMP) using past data on power supply and demand as well as past cost data. In the optimization, both the forecasted SMP and actual SMP are used and the results are analyzed. The salient feature of the proposed approach is that it exhibits excellent predicting performance to give improved energy efficiency in the integrated DHS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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