The ammunition allocation problem is a Multi-objective optimization(MOO) problem, maximizing fill-rate of multiple user troops and minimizing transportation time. Recent studies attempted to solve this problem by the prior preference articulation approach such as goal programming. They require that all the preference information of decision makers(DM) should be extracted prior to solving the problem. However, the prior preference information is difficult to implement properly in a rapidly changing state of war. Moreover they have some limitations such as heavy cognitive effort required to DM. This paper proposes a new ammunition allocation model based on more reasonable assumptions and uses an interactive MOO method to the ammunition allocation problem to overcome the limitations mentioned above. In particular, this article uses the GDF procedure, one of the well-known interactive optimization methods in the MOO liter-ature, in solving the ammunition allocation problem.
In this paper, we propose more effective method of label allocation on Multi-Protocol Label Switching (MPLS) which is IP over ATM integrated model. We research the problems, one is using downstream label allocation method case, the other is using both downstream and upstream label allocation method. Easily we can solve this problem through the downstream-on-demand label allocation method with RSVP(Resource ReSerVation Protocol). In experiment we can find 1.5~28% error which will be fixed by using downstream-on-demand label allocation method.
This study was conducted to get a resonable set of budget allocation to public health programs. Matrix Delphi technique was used to obtain the logic of study results and eventually to form a human model which could predict opinion of professionals on budget allocation. Thirty-two professionals in academic and governmental area responded to Delphi survey. Questionnaire was developed using matrix formation, and the matrix was formed by 6 decision criteria on budget allocation and 26 public health programs. The decision criteria are as following: size of problem(morbidity), severity of problem, social equity, importance of prevention, technical feasibility and efficiency of programs. Severity of problem dropped out of the model because it had significant correlation with the size of problem. A total score of each program was obtained by weighting the relative importance of each criteria which also were given by survey respondents. These total scores indicate that the most important public health program is vaccination for infants and children in terms of budget allocation. Monitoring communicable diseases, mental health program, and anti-smoking program are the next. In addition, respondents were asked of the desirable budget size of each program. The result was rearranged by multiple regression model using the scores of each decision criteria. In this process, the current budget size of central government was provided to the respondents, and included in the model. h set of desirable budgets modified using tile model was obtained. Considering the current size of budget, tile results of the model is very different from that of the total score. Managing dementia is ranked the first. Health promotion program for the elderly, rehabilitation of the disabled and monitoring communicable diseases are the next. The need to increase the budget of vaccination for the infants and children was not found as so high. The matrix structure in Delphi survey gave us the precise basis to make optimal decision, and made it possible to develop an opinion predicting model. However the plentifulness and diversity of professional opinions were not fully obtained due to the limited number of decision criteria.
The range of optimization problem in aquaculture is very wide, resulting from the range of species, mode of operation. Quite a few studies focus marine net-cages, but studies on land based culture farm are few or no. This paper considers a allocation problem to meet production planning in land based aquaculture system. A water pool allocation model in land based aquaculture system was developed. The solution finds the value of decision variable to minimize yearly production costs that sums up the water pool usage cost and sorting cost. The model inputs were (1) the fish growth rate (2) critical standing corp (3) number of water pool (4) number of fish. The model outputs were (5) number of water pool in growing phase (6) cost of cultivation (6) optimal facility allocation(number of water pool for each growing phase). To solve the problem, an efficient heuristic algorithm based on a greedy manner is developed. Branch and bound and heuristic is evaluated through numerical examples.
Water quality of the Hwanggujicheon is poor because of the rapid housing and development in the large area of the basin. Establishment of water quality management strategy, based on the pollution sources survey and pollutant loads estimation, has to be established for the preservation of the stream water quality of the region. In this study, waste load allocation model to achieve the water quality goal of the stream and the optimization of pollutant load reduction, was developed. Nonpoint pollutant loads calculated by runoff model in the previous study are utilized for pollutant loads estimation of the drainage areas in this study. From the application result of the allocation model, water quality goals of the Hwanggujicheon that can be achieved as a matter of fact are BOD 8 mg/L. To achieve these goals, 23% of effluent BOD loads have to be reduced in the basin.
This study was focused on analyzing mathematical model for optimal allocation of surveillance equipment which is operated on the natural geographical condition, such as DMZ fence area. Optimal allocation algorithm was studied for the equipment to develop the whole surveillance and watch model for the two area as testing. Also 3D visualization program was developed to display and analyze the detecting effect. The results show that our suggested model will be available for enhancing security condition on the watching area.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
In Korea, Total Maximum Daily Loads(TMDLs) has been enforced to restore and manage water quality in the watersheds. However, some assesment of implementation plan of TMDLs showed that the achievement of the target water quality is not related to the proper allocation loads because difference of flow duration interval. In the United States, the discharge loads are determined by water quality modeling considering standard flow conditions according to purpose. Therefore, this study tried to develop the allocation method considering economical efficiency using water quality model. For this purpose, several allocation methods being used in the management of TMDLs is investigated and develope an allocation criteria considering regional equality and uniformity. Since WARMF(Watershed Analysis Risk Management Framework) model can simulate the time varying behavior of a system and the various water quality variables, it was selected for a decision support system in this study. This model showed fairly good performance by adequately simulating observed discharge and water quality in Miho watershed. Furthermore, the scenario simulation results showed that the effect of annual average water quality improvement to remove 1kg BOD is more than 25 times, even if point pollutants treatment facility is six times more expensive to operate than non-point pollutants treatment facility.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제4권1호
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pp.11-23
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2000
Photochemical air quality models are essential tools in predicting future air quality and assessing air pollution control strategies. To evaluate air quality using a photochemical air quality model, emission inventories are important inputs to these models. Since most emission inventories are provided at a county-level, these emission inventories need to be geographically allocated to the computational grid cells of the model prior to running the model. The conventional method for the spatial allocation of these emissions uses "spatial surrogate indicators", such as population for mobile source emissions and county area for biogenic source emissions. In order to examine the applicability of such approximations, more detailed spatial surrogate indicators were developed using Geographic Information System(GIS) tools to improve the spatial allocation of mobile and boigenic source emissions, The proposed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate than conventional spatial surrogate indicators in allocating mobile and biogenic source emissions. However, they did not provide a substantial improvement in predicting ground-level ozone(O3) concentrations. As for the carbon monoxide(CO) concentration predictions, certain differences between the conventional and new spatial allocation methods were found, yet a detailed model performance evaluation was prevented due to a lack of sufficient observed data. The use of the developed spatial surrogate indicators led to higher O3 and CO concentration estimates in the biogenic source emission allocation than in the mobile source emission allocation.llocation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4197-4219
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2017
Cloud computing is a new service to provide dynamic, scalable virtual resource services via the Internet. Cloud market is available to multiple cloud computing resource providers and users communicate with each other and participate in market transactions. However, since cloud computing is facing with more and more security issues, how to complete the allocation process effectively and securely become a problem urgently to be solved. In this paper, we firstly analyze the cloud resource allocation problem and propose a mathematic model based on combinatorial double auction. Secondly, we introduce a trust evaluation mechanism into our model and combine genetic algorithm with simulated annealing algorithm to increase the efficiency and security of cloud service. Finally, by doing the overall simulation, we prove that our model is highly effective in the allocation of cloud resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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