본 연구는 시간 제약조건을 가지는 차량 경로 탐색과 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 기회시간(Opportunity time)을 반영한 하이브리드 휴리스틱을 제안하였다. 기회시간은 각 고객 노드에서 요구하는 하역 서비스를 수행 한 뒤에도 남아 있는 여유시간이다. 제안된 휴리스틱은 기회시간에 대한 제약조건을 추가하고, 기회시간을 고려한 비용 평가함수를 삽입 전략에 적용함으로써 초기 해를 구하였다. 또한 고객 노드 교환에 의한 타부 탐색 전략에도 기회시간을 반영함으로써 해를 개선 시켰다. 마지막으로 지리적, 시간적, 용량적으로 다양한 데이터 유형들에 대하여 각각 효과적으로 최적 해를 구할 수 있는 초기 경로 생성 전략들을 소개하고 비교하였다. 본 연구의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱 보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 지역별 전력수급을 고려한 발전기 보수 계획 수립에 관한 Hybrid Particle Swarm Optimization알고리즘(HPSO) 접근법을 제시하였다. 전체 계통의 예비력 확보에 초점이 맞춰진 기존의 연구에 지역별 예비력을 고려한 제약조건을 추가하였다. 본 연구의 목적함수로는 결정적 신뢰도 지수인 공급 예비율 분산값의 최소화(공급예비율 평활화)를 사용하였으며, IEEE RTS(1996) 계통에서의 사례연구를 수행하여 기존의 PSO알고리즘의 경우와의 비교분석을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.
The planning and scheduling is considered as an important function because it influence to the overall performance of production in manufacturing system for supporting global objectives. In this paper, propose the hybrid approach to solve the problem which considered alternative resources and sequences, a sequence-dependent setups and transportation times. The objective of this problem is minimize the makespan with AGV traveling time. A iterative two heuristic algorithm(PSO, SA) is proposed to obtain the sequence of operations and CPLEX package is used to obtain the optimal sub-lot sizes(OLS) when the sequence of operations and greedy-based AGV dispatching rules are fixed or given. we show that performance of iterative two heuristic algorithms and simple numerical experiment.
Developing an interactive satellite multimedia system, such as a digital video broadcasting (DVB) return channel via satellite (RCS) system, is gaining popularity over the world To accommodate the increasing traffic demand we are motivated to investigate an alternative for improving return channel utilization We develop an efficient method for optimal packet scheduling in an interactive satellite multimedia system using hybrid CDMA/TDMA channels. We formulate the timeslot-code assignment problem as a binary integer programming (BIP) problem, where the throughput maximization is the objective, and decompose this BIP problem into two sub-problems for the purpose of solution efficiency. With this decomposition, we promote the computational efficiency in finding the optimal solution of the original BIP problem Since 2001, ETRI has been involved in a development project where we have successfully completed an initial system integration test on broadband mobile Internet access via Ku-band channels using the proposed resource allocation algorithm.
Particle Swarm Optimization (PSO) which has been well known to solve continuous problems can be applied to discrete combinatorial problems. Several DPSO (Discrete Particle Swarm Optimization) algorithms have been proposed to solve discrete problems such as traveling salesman, vehicle routing, and flow shop scheduling problems. They are different in representation of position and velocity vectors, operation mechanisms for updating vectors. In this paper, the performance of 5 DPSOs is analyzed by applying to traditional Traveling Salesman Problems. The experiment shows that DPSOs are comparable or superior to a genetic algorithm (GA). Also, hybrid PSO combined with local optimization (i.e., 2-OPT) provides much improved solutions. Since DPSO requires more computation time compared with GA, however, the performance of hybrid DPSO is not better than hybrid GA.
EPON은 널리 퍼져있는 이더넷(Ethernet) 기술을 사용하고, 낮은 이더넷 장비비용과 낮은 광(fiber) 기반비용을 제공하기 때문에, 광대역 고속 가입자 망에서 점점 더 매력적인 해법으로 관심을 끌고 있다. EPON에서는 서로 다른 ONU들이 데이터를 보내기 위해서 상향 채널을 공유해야 하기 때문에 상향 트래픽을 제어하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 높은 대역폭 사용효율을 제공하며, 서비스 클래스 별로 서로 다른 QoS를 지원하는 스케줄링 알고리즘인 HUHG(High Utilization and Hybrid Granting) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 고정된 EF(Expedited Forwarding) sub-cycle의 특성을 이용하여, 다음 cycle의 EF sub-cycle을 미리 할당하여 idle time을 제거 또는 줄임으로써 높은 대역폭 사용효율을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, EF 클래스에 대한 패킷 delay와 delay variation을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 효과를 확인하기 위해서 기존 연구를 바탕으로 대역폭 사용효율을 분석하고, OPNET을 통한 모의실험 결과를 통해서 성능분석을 기술한다.
This paper presents a new approach with artificial immune system algorithm to solve the profit based unit commitment problem. The objective of this work is to find the optimal generation scheduling and to maximize the profit of generation companies (Gencos) when subjected to various constraints such as power balance, spinning reserve, minimum up/down time and ramp rate limits. The proposed hybrid method is developed through adaptive search which is inspired from artificial immune system and genetic algorithm to carry out profit maximization of generation companies. The effectiveness of the proposed approach has been tested for different Gencos consists of 3, 10 and 36 generating units and the results are compared with the existing methods.
Pattern layout design is very important to the automation of apparel industry. Until now, the genetic algorithm and Tabu search method have been applied to layout design automation. With the genetic algorithm and Tabu search method, the obtained values are not always consistent depending on the initial conditions, number of iterations, and scheduling. In addition, the selection of various parameters for these methods is not easy. This paper presents a hybrid search method that uses a neural network and simulated annealing to solve these problems. The layout of pattern elements was optimized to verify the potential application of the suggested method to apparel pattern layout design.
본 논문에서는 멀티미디어 트래픽에 대한 성능 향상을 목표로 ASR-DRR, ASD-DRR이라 명명한 IEEE 802.11e HCCA기반에서 서비스 품질 보장이 가능한 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 또한 IEEE 802.11e HCCA(Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access) 스케줄러와 관련된 다수의 개선된 형태의 스케줄러들이 실제 큐 사이즈 정보를 실시간으로 HC(Hybrid Coodinator)에 전달하지 못하여 생기는 불필요한 지연시간에 대해 지적하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 현재 큐 상태를 최대한 실시간으로 전달할 수 있는 간단한 해결책을 제안하였으며, 이를 바탕으로 두 가지 구현방안을 제시하였다. 이를 RTS(Request to Send)/CTS(Clear to Send)를 활용한 적응형 스케줄러(ASR)와 Data/Ack를 활용한 적응형 스케줄러(ASD)라고 한다. 이들 구현 방안들은 유선환경에서의 DRR(Deficit Round Robin) 스케줄러를 모방하여 최적화되었다. 또한 제안하는 스케줄러의 성능을 알아보기 위해 NS-2 시뮬레이터를 활용하여 기존 스케줄러와 비교한 결과 훨씬 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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