A mathematical model using dynamic programming approach is applied to an optimal unit commitment problem. In this study, the units are treated as stages instead of as state dimension, and the time dimension corresponds to the state dimension instead of stages. A considerable amount of computer time is saved as compared to the normal approach if there are many units in the basin. A case study on the Lower Colorado River Basin System is presented to demonstrate the capabilities of the optimal scheduling of hydropower units.
In this paper, we consider the expert's ambiguity and the decision maker's fuzzy goals which are incorporated into multiobjective nonlinear programming problems in order to find a compensatory solution. The proposed method can be applied to all cases of multiobjective problems with fuzzy parameters since the interactive process with a decision maker is simple, various uncertainties involved in decision making are eliminated and all the objectives are well balanced. An illustrative numerical example for nonlinear programming problems with fuzzy parameters is demonstrated along with the corresponding computer output.
The purpose of this paper is to develop a fairly large number of sets of global parametric sufficient optimality conditions under various generalized $({\theta},\;{\eta},\;{\rho})-V-invexity$ assumptions for a discrete minmax fractional programming problem involving arbitrary norms.
In 3D computer graphics, fractal techniques have been applied to terrain models. Even though fractal models are convenient way to get the data of terrain models, it is not easy to gain the final results by manipulating the data of terrain model. However, by using the object oriented programming techniques, we could reduce the effort of programming job to find the final result. In this paper, a set of classes made by object oriented programming technique is presented. To show the results, the data of a terrain model were made by a fractal technique, namely, the midpoint displacement methods with square lattices of points.
A linear programming problem of the optimal proportioning of concrete aggregates is discussed; and a self-adaptive genetic algorithm is developed to solve this problem. The proposed method is based on changing a range of variables for capturing the feasible region of the optimum solution. A computational verification of this method is compared with the results of the linear programming.
Integration is an important intellectual ability to reconfigure several separated elements into one unified form and to concisely and categorically express them. In this paper, we classify the types of integration in C language, and propose a systematic and incremental method to transform to better code based on the integration types. This transformation method could also be used as a means to improve integrated thinking and efficiently learn C language, and will improve development ability in C programming or other language programming.
Park Chang-Hyun;Jang Gil-Soo;Kim Chul-Hwan;Kim Jae-Chul
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제1권2호
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pp.145-152
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2006
This paper presents a windows application for voltage sag analysis and effective data visualization. The developed Voltage Sag Analysis Tool (VSAT) was designed by using the Object-Oriented Programming (OOP) concept and C++ programming language. The VSAT provides basic functions for voltage sag analysis such as power flow analysis, short circuit analysis and stochastic analysis. In particular, the VSAT provides effective data visualization through computer graphics and animation. Analysis results are expressed realistically and intuitively on geographical display. The Graphic User Interface (GUI) of VSAT was designed specifically for voltage sag analysis. In this paper, the development and implementation of VSAT is presented. In order to demonstrate the capabilities of VSAT, it is used to analyze the Jeju Island power system in South Korea.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.170-175
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1998
Transporting a large table using multiple robotic agents requires at least two group behaviors of homing and herding which are to bo coordinated in a proper sequence. Existing GP methods for multi-agent learning are not practical enough to find an optimal solution in this domain. To evolve this kind of complex cooperative behavior we use a novel method called fitness switching. This method maintains a pool of basis fitness functions each of which corresponds to a primitive group behavior. The basis functions are then progressively combined into more complex fitness functions to co-evolve more complex behavior. The performance of the presented method is compared with that of two conventional methods. Experimental results show that coevolutionary fitness switching provides an effective mechanism for evolving complex emergent behavior which may not be solved by simple genetic programming.
In this paper, we introduce some approximate optimal solutions and an augmented Lagrangian function in nonlinear programming, establish dual function and dual problem based on the augmented Lagrangian function, discuss the relationship between the approximate optimal solutions of augmented Lagrangian problem and that of primal problem, obtain approximate KKT necessary optimality condition of the augmented Lagrangian problem, prove that the approximate stationary points of augmented Lagrangian problem converge to that of the original problem. Our results improve and generalize some known results.
본 논문에서는 정보교과에서 알고리즘 및 프로그래밍 관련 학습을 진행하는데 있어서, 기존의 텍스트 기반 프로그래밍과 로보틱스 프로그래밍으로 프로그래밍 학습을 하였을 때의 학습 효과에 대해서 분석하였다. 연구는 초등학교 고학년 학생들을 대상으로 하였고, 학습에 필요한 학습 프로그램은 기존 텍스트기반 프로그래밍 학습 도구로는 Visual C를, 로보틱스 프로그래밍 학습도구로는 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)에서 제공하는 Visual Programming Language를 이용하였다. 그 결과 학생들의 흥미도와 몰입도가 상승하였고, 알고리즘 이해도와 과제 수행 능력이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 로보틱스 프로그래밍 학습은 개정 교육과정에서 제안하는 알고리즘을 통한 문제해결능력 신장에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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