탐색기를 탑재한 유도탄의 중기궤적은 탐색기 시야(FOV : Field-Of-View) 내에서 표적을 탐지하며, 전환 시점에서의 기동성을 최대화하도록 설계하는 것이 요구된다. 유도탄의 비행궤적 최적화 문제는 여러 구속조건이 적용된 비선형 문제로 일반적인 해석해를 도출하기 어렵기 때문에 그 동안 다양한 계산적인 방법들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 추진-활공 유도탄의 중기궤적 최적화 문제를 컨벡스 최적화 기법인 2차 원뿔 프로그래밍을 이용하여 산출하였다. 먼저, 운동방정식의 상태변수를 최소화하기 위해서 제어변수 구속조건이 추가된 제어변수 추가 형태의 운동방정식을 구성하였다. 또한, 자유 종말시간 문제와 추진시간 문제를 대처하기 위하여 정규화된 시간 변수를 독립 변수로 설정하였다. 그리고, 운동방정식과 제어변수 구속조건을 컨벡스 형태로 변환하기 위하여 각각 부분 선형화와 무손실 컨벡스 변환을 적용하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제시된 방안의 타당성을 확인하기 위하여 비선형 최적화 프로그래밍 결과와 비교하였다.
In this paper, we consider the synthesis of mixed H$_{2}$/H$_{\infty}$ controllers such that the closed-loop poles are located in a specified region in the complex plane. Using solution to a generalized Riccati equation and a change of variable technique, it is shown that this synthesis problem can be reduced to a convex optimization problem over a bounded subset of matrices. This convex programming can be further reduced to Generalized Eigenvalue Minimization Problem where Interior Point method has been recently developed to efficiently solve this problem..
In this paper, a pair of Wolfe type second-order nondifferentiable multiobjective symmetric dual program over arbitrary cones is formulated. Weak, strong and converse duality theorems are established under second-order (F, $\alpha$, $\rho$, d)-convexity assumptions. An illustration is given to show that second-order (F, $\alpha$, $\rho$, d)-convex functions are generalization of second-order F-convex functions. Several known results including many recent works are obtained as special cases.
In this paper, a multiobjective nondifferentiable fractional programming problem (MFP) is considered where the objective function contains a term involving the support function of a compact convex set. A vector valued (generalized) ${\alpha}$-univex function is defined to extend the concept of a real valued (generalized) ${\alpha}$-univex function. Using these functions, sufficient optimality criteria are obtained for a feasible solution of (MFP) to be an efficient or weakly efficient solution of (MFP). Duality results are obtained for a Mond-Weir type dual under (generalized) ${\alpha}$-univexity assumptions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2686-2708
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2020
This paper investigates the energy efficiency of energy harvesting (EH) bidirectional cooperative sensor networks, in which the considered system model enables the uplink information transmission from the sensor (SN) to access point (AP) and the energy supply for the amplify-and-forward (AF) relay and SN using power-splitting (PS) or time-switching (TS) protocol. Considering the minimum EH activation constraint and quality of service (QoS) requirement, energy efficiency is maximized by jointly optimizing the resource division ratio and transmission power. To cope with the non-convexity of the optimizations, we propose the low complexity iterative algorithm based on fractional programming and alternative search method (FAS). The key idea of the proposed algorithm first transforms the objective function into the parameterized polynomial subtractive form. Then we decompose the optimization into two convex sub-problems, which can be solved by conventional convex programming. Simulation results validate that the proposed schemes have better output performance and the iterative algorithm has a fast convergence rate.
Traditional designs of cognitive radio (CR) focus on maximizing system throughput. In this paper, we study the joint overlay and underlay power allocation problem for orthogonal frequency-division multiple access-based CR. Instead of maximizing system throughput, we aim to maximize system energy efficiency (EE), measured by a "bit per Joule" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a given CR system, under the total power constraint of a secondary user and interference constraints of primary users. The formulated energy-efficient power allocation (EEPA) problem is nonconvex; to make it solvable, we first transform the original problem into a convex optimization problem via fractional programming, and then the Lagrange dual decomposition method is used to solve the equivalent convex optimization problem. Finally, an optimal EEPA allocation scheme is proposed. Numerical results show that the proposed method can achieve better EE performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3121-3142
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2017
We present a method for 3D shape reconstruction of inextensible deformable surfaces from a single image. The key of our approach is to represent the surface as a 3D triangulated mesh and formulate the reconstruction problem as a sequence of Linear Programming (LP) problems. The LP problem consists of data constraints which are 3D-to-2D keypoint correspondences and shape constraints which are designed to retain original lengths of mesh edges. We use a closed-form method to generate an initial structure, then refine this structure by solving the LP problem iteratively. Compared with previous methods, ours neither involves smoothness constraints nor temporal consistency, which enables us to recover shapes of surfaces with various deformations from a single image. The robustness and accuracy of our approach are evaluated quantitatively on synthetic data and qualitatively on real data.
This linear fractional - quadratic bilevel programming problem, in which the leader's objective function is a linear fractional function and the follower's objective function is a quadratic function, is studied in this paper. The leader's and the follower's variables are related by linear constraints. The derivations of the optimality conditions are based on Kuhn-Tucker conditions and the duality theory. It is also shown that the original linear fractional - quadratic bilevel programming problem can be solved by solving a standard linear fractional program and the optimal solution of the original problem can be achieved at one of the extreme point of a convex polyhedral formed by the new feasible region. The algorithm is illustrated with the help of an example.
In this study, the development of graphic user interface(GUI) program for optimum design of RC continuous beam is dealt. Optimum design problem that satisfies strength, serviceability, durability and geometrical conditions is formulated as a non-linear programming problem(NLP) in which the objective function as well as the constraints are highly non-linear on design variables such as cross sectional dimensions and steel ratio. Optimum design problem is solved by NLP techniques namely, sequential linear programming(SLP), sequential convex programming(SCP). Numerical examples of R.C. continuous beam using GUI system are given to show usefulness of GUI system for practical design work and efficiency of algorithm for the NLP techniques.
In this paper, we introduce new classes of generalized convex n-set functions called $d$-weak strictly pseudo-quasi type-I univex, $d$-strong pseudo-quasi type-I univex and $d$-weak strictly pseudo type-I univex functions and focus our study on multiobjective subset programming problem. Sufficient optimality conditions are obtained under the assumptions of aforesaid functions. Duality results are also established for Mond-Weir and general Mond-Weir type dual problems in which the involved functions satisfy appropriate generalized $d$-type-I univexity conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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