• 제목/요약/키워드: Deterministic optimization

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추계학적 계획모형을 이용한 하천수질관리 (Stochastic Programming Model for River Water Quality Management)

  • 조재현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제14권1호
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    • pp.231-243
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    • 1994
  • 본 연구에서는 하천본류의 유량과 수질, 하수처리장 유입수량과 유입수질을 확률변수로 두고, 취수 문제와 수중보에 의한 재포기현상을 포함하는 추계학적 하천수질관리모형을 개발하였다. Streeter-Phelps식을 이용해서 각 구간 하천수질의 기대값과 분산을 계산하는 확률모형을 만들고, 최적화문제의 확률적 제약식은 chance constrained 방법을 이용해서 확정적 제약식으로 변환한다. 목적함수는 지역내 하수처리장의 년간처리비용으로 두었다. 건설비용함수와 유지관리비함수는 처리효율과 처리용량의 함수인 비선형의 단일식으로 유도되었다. 최적화문제는 비선형계획법으로 해를 구하였다. 본 모형을 한강하류부에 적용한 결과 서울시내 4개 하수처리장에서 2차처리를 하고, 지천유입수의 BOD부하량이 현재와 같을 때, 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 50% 정도였다. 그리고 탄천, 중량천, 안양천의 BOD부하량을 현재보다 50% 감소시켰을 때 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 60% 이상이었다. 따라서 한강하류부의 수질보전을 위해서는 유입지천의 수질개선과 2차처리 이상의 하수처리가 요구된다.

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Why Gabor Frames? Two Fundamental Measures of Coherence and Their Role in Model Selection

  • Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제12권4호
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    • pp.289-307
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    • 2010
  • The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

진화론적 알고리즘을 이용한 코깅토크가 적은 풍력발전기의 설계 (Design of a wind turbine generator with low cogging torque by using evolution strategy)

  • 박주경;차귀수;이희준;김용섭
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.755-760
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    • 2016
  • 근래에는 신재생에너지를 이용한 독립적인 발전기의 수요가 증가하고 있는 추세이며 그 중에서 소형 풍력발전기의 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 소형 풍력발전기는 목적에 따라 단순화 및 소형화가 가능하도록 영구자석이 주로 쓰인다. 하지만 영구자석 동기기는 구조적인 원인으로 인하여 코깅토크를 수반하고 이는 소음과 진동의 원인이 된다. 코깅토크는 영구자석이나 코어의 형상에 의해 변하며 적절한 설계기법으로 코깅토크를 저감시킬 수 있다. 본 논문에서는 영구자석의 형상변화를 통해 소형 풍력발전기에 많이 사용되는 표면부착형 영구자석 동기전동기의 코깅토크를 저감시키는 설계기법을 제시하였다. 코깅토크를 줄일 수 있는 영구자석의 형상을 구하는 데에는 확률론적 최적화기법의 일종인 진화론적 최적화기법을 사용했다. 최적화 기법을 적용할 때에 설계변수로는 영구자석의 폭을 조절하는 각도와, 영구자석의 외경을 조절하는 반지름을 설정하였다. 제시된 설계기법을 사용해서 극/슬롯의 조합이 8극/18슬롯이고 출력이 300W급인 풍력발전기를 설계하고 코깅토크와 출력전압 등의 특성을 계산했다. 계산결과에 의하면 초기모델에 비해 최적화모델에서 코깅토크와 토크리플 모두가 감소해서, 본 연구에서 제시한 설계기법이 코깅토크를 줄이는 데에 효과가 있음을 확인하였다.

이산화탄소 원료 공급의 불확실성을 고려한 미세조류 기반 바이오 디젤 공급 네트워크 최적화 (Optimization of Microalgae-Based Biodiesel Supply Chain Network Under the Uncertainty in Supplying Carbon Dioxide)

  • 안유찬;김정환;한지훈
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제58권3호
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    • pp.396-407
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    • 2020
  • 전세계적으로 화석 연료가 고갈 되면서 화석 연료를 대체할 수 있는 자원이 필요한 실정이며, 대체 자원으로는 바이오 연료가 각광을 받고 있다. 바이오 연료는 바이오 매스로부터 생산되는데 바이오 매스는 바이오 연료 및 바이오 화학제품 생산이 가능한 재생 가능 자원이다. 특히, 화석 연료를 대체하기 위하여 이산화탄소와 바이오 매스를 이용하여 바이오 연료(바이오 디젤)를 생산하는 연구가 주목을 받고 있다. 바이오 매스를 기반으로 하여 바이오 디젤을 생산하기 위해서는 바이오 디젤 생산에 필요한 원료(예, 이산화탄소, 물)와 잠재적인 바이오 매스 리파이너리 용량 및 설치 위치, 생산된 바이오 디젤의 수요 도시까지의 공급을 모두 고려하는 공급 네트워크 개발이 필요하다. 바이오 매스를 이용한 바이오 디젤 공급 네트워크에 대하여 많은 연구가 수행이 되었지만, 미세조류 기반 최적의 바이오 디젤 생산 전략에 상당히 영향이 있는 이산화탄소 공급량에 대한 불확실성을 고려한 연구는 거의 수행되지 않았다. 미세조류 기반 바이오 디젤을 생산 시 상당히 중요한 원료로 이용되는 이산화탄소는 화력발전소에서 발생하는 배출 가스로부터 포집하여 사용하기 때문에 이산화탄소 공급량의 불확실성은 최적의 바이오 디젤 네트워크를 구축하는데 큰 영향이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 공급량의 불확실성을 고려하는 최적 공급 네트워크 설계를 결정하기 위해 2단계 확률 모델을 개발한다. 이 모델의 목표는 이산화탄소 공급량 불확실성을 고려하고 각 지역의 디젤 요구량을 충족시키면서 총 네트워크 비용을 결정하는 것이다. 이 모델은 대한민국의 디젤 수요량의 10%를 충족시키는 사례 연구를 평가하였다. 확률론적 모델(연간 갤런당 12.9 미국 달러)에 의해 결정된 최적의 바이오 디젤 공급 비용은 결정론적 모델(연간 갤런당 10.5 미국달러)의 결과보다 약간(26%) 높다. 이산화탄소 공급량이 변동되는 경우(확률론적 모델)는 바이오 디젤 공급 네트워크 전략에 상당한 영향을 미쳤다.

지형정보 기반 조난자 행동예측을 위한 마코프 의사결정과정 모형 (MDP(Markov Decision Process) Model for Prediction of Survivor Behavior based on Topographic Information)

  • 손진호;김수환
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.101-114
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    • 2023
  • 유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.