This paper discusses a new algorithm, the PAPANET (Pivot And Probe Algorithm for NETwork optimization), for solving linear, capacitated linear network flow problem (NPs), PAPANET is a variation and specialization of the Pivot And Probe Algorithm (PAPA) developed by Sethi and Thompson, published in 1983-1984. PAPANET first solves an initial relaxed NP (RNP) with all the nodes from the original problem and a limited set of arcs (possibly all the artificial and slack arcs). From the arcs not considered in the current relaxation, we PROBE to identify candidate arcs that violate the current solution's dual constraints maximally. Candidate arcs are added to the RNP, and this new RNP is solved to optimality. This candidate pricing procedure and pivoting continue until all the candidate arcs price unfavorably and all of the dual constraints corresponding to the other, so-called noncandidate arcs, are satisfied. The implementation of PAPANET requires significantly fewer arcs and less solution CPU time than is required by the standard network simplex method implementation upon which it is based. Computational tests on randomly generated NPs indicate that our PAPANET implementation requires up to 40-50% fewer pivots and 30-40% less solution CPU time than is required by the comparable standard network simplex implementation from which it is derived.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.9
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pp.609-615
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1987
The optimal operation of power system is developed by alternately using real power dispatch and reactive power dispatch problem. The real power system scheduling process is formulated as an optimization problem with linear inequality constraints. A.C. loadflow method is used for the problem solution and line losses are considered. The constraints under consideration are generator power limits, load scehdling limits and line capacity limits. In solving the objective function the Dual Relaxation method is adopted. Tests indicate that the method is practical for real time application. The reactive power control problem uses the Dual Simplex Relaxation method as in the real scheduling case. Insted of minimizing the cost of power system, the objective is selected as to determine the highest possible voltage schedule. The constraints under consideration are the voltage limits at each node and the possibilities of supply or absobtion of reactive energy by generator units and the compensation facilities. Tests indicate that the method is practical for real time applications. The overall optimization methods developed in this paper proved to obtained fine results in minimizing object function compared with the method without using voltage control. And the overall voltage profiles were also improved.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.10
no.1
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pp.27-39
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2005
Implicit surfaces are geometric shapes which are defined by implicit functions and exist in three-dimensional space. Recently, implicit surfaces have received much attention in solid modeling applications because they are easy to represent the location of points and to use boolean operations. However, it is difficult to chart points on implicit surfaces for rendering. As efficient rendering method of implicit surfaces, the original Adaptively Sampled Distance Fields (ADFs) $method^{[1]}$ is to use sampled distance fields which subdivide the three dimensional space of implicit surfaces into many cells with high sampling rates in regions where the distance field contains fine detail and low sampling rates where the field varies smoothly. In this paper, in order to maintain the sharp features efficiently with small number of cells, an extended ADFs method is proposed, applying the Dual/Primal mesh optimization $method^{[2]}$ to the original ADFs method. The Dual/Primal mesh optimization method maintains sharp features, moving the vertices to tangent plane of implicit surfaces and reconstructing the vertices by applying a curvature-weighted factor. The proposed extended ADFs method is applied to several examples of implicit surfaces to evaluate the efficiency of the rendering performance.
In delay tolerant networks (DTNs), delay is inevitable; thus, making better use of buffer space to maximize the packet delivery rate is more important than delay reduction. In DTNs, epidemic routing is a well-known routing protocol. However, epidemic routing is very sensitive to buffer size. Once the buffer size in nodes is insufficient, the performance of epidemic routing will be drastically reduced. In this paper, we propose a buffer scheme to optimize the performance of epidemic routing on the basis of the Lagrangian and dual problem models. By using the proposed optimal buffer scheme, the packet delivery rate in epidemic routing is considerably improved. Our simulation results show that epidemic routing with the proposed optimal buffer scheme outperforms the original epidemic routing in terms of packet delivery rate and average end-to-end delay. It is worth noting that the improved epidemic routing needs much less buffer size compared to that of the original epidemic routing for ensuring the same packet delivery rate. In particular, even though the buffer size is very small (e.g., 50), the packet delivery rate in epidemic routing with the proposed optimal buffer scheme is still 95.8%, which can satisfy general communication demand.
Kim, Jin-Wook;Kim, Woo-Teak;Ryu, Min-Hyoung;Cho, Lee-Sang;Cho, Jin-Soo
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.6
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pp.468-476
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2016
In this study, the conic winglet which is made by rotating wing tip airfoil by each 3 axis is applied to the dual type combined fan to reduce the wing tip leakage loss. Computational Fluid Dynamics is used to calculate the loss and optimum technique is used to get minimum loss. Optimization results shows that total pressure loss coefficient was reduced by 3.4 %, and optimization model was a bended shape at the end of wing forward to pressure side.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.4
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pp.161-167
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2000
This paper presents a new methodology that can evaluate transfer capability of composite power systems from the adequacy point of view in power system planning stages. First of all, to evaluate practical load supplying capability, nonlinear optimization problems of maximum load supplying capability(MLSC) and economic load supplying capability(ELSC) are formulated and solved by nonlinear primal-dual interior point method. Here, physical constraints considered in the optimization problems are the limits of bus voltage, line overloading, and real & reactive power generation. Also, an evaluation method of transfer capability is presented based on margins calculated by the MLSC and ELSC. Especially, to evaluate transfer capability flexibly, simple indices such as expected MLSC, transfer capability margin, and power not supplied are respectively proposed by considering (N-1) line outage probability. Numerical results on IEEE RTS 24, IEEE 118, and IEEE 300 bus system show that the proposed algorithm is effective and useful for power system planning stages.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.110-132
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2019
To ensure reliable and secure communication in heterogeneous cellular network (HCN) with imperfect channel state information (CSI), we proposed a coordinated multipoint (CoMP) transmission scheme based on dual-threshold optimization, in which only base stations (BSs) with good channel conditions are selected for transmission. First, we present a candidate BSs formation policy to increase access efficiency, which provides a candidate region of serving BSs. Then, we design a CoMP networking strategy to select serving BSs from the set of candidate BSs, which degrades the influence of channel estimation errors and guarantees qualities of communication links. Finally, we analyze the performance of the proposed scheme, and present a dual-threshold optimization model to further support the performance. Numerical results are presented to verify our theoretical analysis, which draw a conclusion that the CoMP transmission scheme can ensure reliable and secure communication in dense HCNs with imperfect CSI.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.1
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pp.97-115
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2022
Smart power grid is a user friendly system that transforms the traditional electric grid to the one that operates in a co-operative and reliable manner. Demand Response (DR) is one of the important components of the smart grid. The DR programs enable the end user participation by which they can communicate with the electricity service provider and shape their daily energy consumption patterns and reduce their consumption costs. The increasing demands of electricity owing to growing population stresses the need for optimal usage of electricity and also to look out alternative and cheap renewable sources of electricity. The solar and wind energy are the promising sources of alternative energy at present because of renewable nature and low cost implementation. The proposed work models a smart home with renewable energy units. The random nature of the renewable sources like wind and solar energy brings an uncertainty to the model developed. A stochastic dual descent optimization method is used to bring optimality to the developed model. The proposed work is validated using the simulation results. From the results it is concluded that proposed work brings a balanced usage of the grid power and the renewable energy units. The work also optimizes the daily consumption pattern thereby reducing the consumption cost for the end users of electricity.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.9
no.2
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pp.59-65
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2000
In this paper the comparison of the first order approximation schemes such as SLP(sequential linear programming) CONLIN(convex linearization) MMA(method of moving asymptotes) and the second order approximation scheme SQP(sequential quadratic programming) was accomplished for optimization of nonlinear structures. It was found that MMA and SQP are the most efficient methods for optimization. But the number of function call of SQP is much more than that of MMA. Therefore when it is considered with the expense of computation MMA is more efficient than SQP. In order to examine the efficiency of MMA for complex optimization problem it was applied to the helicopter tail boom con-sidering column buckling and local wall buckling constraints. it is concluded that MMA can be a very efficient approxima-tion scheme from simple problems to complex problems.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.3
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pp.30-37
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2017
When a wheel profile of a train-tram is designed, both train and tram tracks should be considered. This study designed a wheel profile that enables high-speed driving(200km/h) on the train track and low speed driving on the tram track with multiple sharp curves. The study used the approximation optimization method to reduce cost and time, used the sequential quadratic programming method as the optimized algorithm, and the central composite design and response surface method as an approximate model. The optimized wheel shape based on this approximation optimization method reduced wear of the initial wheel showed a better performance in terms of derailment and lateral force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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