Optimal cooling operation algorithm was developed based on a simulation case of a single family house model equipped with renewable energy facility. EnergyPlus simulation results were used as virtual test data. The model contained three energy storage elements: thermal heat capacity of the living room, chilled water storage tank, and battery. Their charging and discharging schedules were optimized so that daily electricity bill became minimal. As an optimization tool, linear programming was considered because it was possible to obtain results in real time. For its adoption, EnergyPlus-based house model had to be linearly approximated. Results of this study revealed that dynamic cooling load of the living room could be approximated by a linear RC model. Scheduling based on the linear programming was then compared to that by a nonlinear optimization algorithm which was made using GenOpt developed by a national lab in USA. They showed quite similar performances. Therefore, linear programming can be a practical solution to optimal operation scheduling if linear dynamic models are tuned to simulate their real equivalents with reasonable accuracy.
The scheduling of parallel computing systems consists of two procedures, the assignment of tasks to each available processor and the ordering of tasks in each processor. The assignment procedure is same with a clustering. The clustering is classified into linear or nonlinear according to the precedence relationship of the tasks in each cluster. The parallel computing system can be modeled with a Directed Acyclic Graph(DAG). By the granularity theory, DAG is categorized into Coarse Grain Type(CDAG) and Fine Grain Type(FDAG). We suggest the linear clustering method for the scheduling of CDAG using the genetic algorithm. The method utilizes a properly that the optimal schedule of a CDAG is one of linear clustering. We present the computational comparisons between the suggested method for CDAG and an existing method for the general DAG including CDAG and FDAG.
본 연구는 최적화의 목표계획법을 이용하여 근무 편성권자가 경계병 근무계획시 의도하는 부대목표와 병사 선호도의 조합에 따른 최적 근무계획을 작성하는 보편적인 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형의 실용성 및 우수성을 시험하기 위하여 실제 경계부대의 자료와 다양한 부대목표(선 후임병의 조 편성, 교육훈련 균등할당, 분대 건제유지) 및 병사목표(근무량의 균등할당, 비번 편성, 선호병사와의 근무편성)를 사용한 다양한 실험을 실시하였다. 이 실험을 통하여, 본 연구의 모형을 이용한 최적 경계근무명령서 작성과 우발적 상황에 따른 신속한 경계근무 재계획이 효율적으로 이루어질 수 있다는 점을 보였으며, 나아가 본 연구의 모형이 실제 경계부대 근무편성 문제해결에 용이하게 적용될 수 있다는 점을 입증하였다.
본 연구의 목적은 현행 버스 배차 간격 설정 시스템의 문제점을 제시하고, 이용자의 만족도와 버스 회사의 운영 효율성을 동시에 높일 수 있도록 이용자 만족도를 반영한 최적의 버스 배차 간격 설정 모형의 개발에 있다. 본 연구에서는 기존의 버스 운영비용, 승객 대기시간 비용 및 승객 통행시간 비용의 합으로 총 교통비용을 최소화하는 기존 모형에 이용자 만족도를 반영하여 최적 버스 배차 간격 설정 모형을 개발하였다. 본 연구는 최적 배차 간격 설정을 위해 선형계획법을 사용하였고, 이를 위해 선형계획법을 기반한 LINGO 프로그램을 사용하였다. 또한 부산의 일반 사례를 총 교통비용을 최소화하는 기존의 모형 및 현행 버스 배차간격 설정 시스템과 개발한 모형에 각각 적용하여 총 교통비용의 차이를 비교하였다.
삼림수확계획(森林收穫計劃)을 위한 선형계획법(線型計劃法)(LP)의 적용성(適用性)은 이미 널리 알려져 있다. 본 연구(硏究)에서는 삼림경영(森林經營) 계획기간(計劃期間) 10년 동안 보적수확량(保積收穫量)의 시간적(時間的), 공간적(空間的) 최적배분(最適配分)을 위하여 시뮬레이션과 선형계획법(線型計劃法)을 사용하였다. 수확표수치(收穫表數値)를 이용하여 수종별(樹種別) 생장방정식(生長方程式)을 유도했고 시뮬레이션 모형(模型)에 유도된 생장방정식(生長方程式)을 포함시켜 계획기간(計劃期間)동안 잣나무임분(林分)의 축적변동상황(蓄積變動狀況)을 추정(推定)하였다. 이것은 LP모형의 기초 data가 되며 고전적(古典的) 수확조절방법(收穫調節方法)(Paulsen-Hundeshagen 공식법(公式法))에 의해 계산된 분기별(分期別) 수확재적(收穫材積)의 상한치(上限値)등이 LP모형구성에 포함되었다. 2년(年)을 1분기(分期)로 하여 계획기간(計劃期間) 10년(年)을 5분기(分期)로 나누었으며 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 LP모형에 의해 연습림내(演習林內) 잣나무 임분(林分)의 보조소반별(補助小班別) 분기별(分期別) 최적수확(最適收穫) 계획(計劃)을 수립(樹立)하였다.
This paper presents a short-term scheduling algorithm for the operation of steelmaking processes. The scope of the problem covers refining of the hot iron transferred form a blast furnace, ladle treatment, continuous casting, hot-rolling, and coiling for the final products that should satisfy the given demand. The processing time at each unit depends on how much the batch amount is treated, and te dedicated intermediate storage with finite capacity between the units is considered. Resource constraints and initial amount of each state are incorporated into the presented scheduling model for the algorithm of on-line scheduling. We propose amixed integer linear programming (MILP) model with two objectives for the scheduling. The first is to maximize the total profit while atisfying the due date constraint for each product. And the second is to minimize the total processing time, makespan, while satisfying the demand for each product. Especially, we observe the effect of penalizing the intermediate storage and the inventory level of the final product on the scheduling results.
다이캐스팅 스케줄링은 각 쉬프트마다 생산되는 주조제품의 개수를 결정하여 주어진 성능지수를 최적화하는 작업이다. 본 논문은 다이캐스팅 스케줄을 실제 주조공정에 적용할 때 불량주물 등의 이유로 발생하는 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안한다. 선형계획법으로 모델링된 기존의 다이캐스팅 스케줄링은 용탕에 대한 용융로의 평균효율을 최대로 하지만 주조공정에서 불량품이 발생하는 문제에는 대처하지 못한다. 제안된 기법에서는 이전 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우, 이를 대체할 수 있도록 현재 쉬프트에서 주조공정이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산한다. 이 방법은 이미 최적화된 투입 용탕의 양이나 스케줄링 결과를 변경하지 않고도 불량이 발생한 주조제품의 생산량을 최대한 보상할 수 있는 장점을 지닌다. 사례 연구를 통하여 새로 제안된 기법의 우수성과 응용 가능성을 검증한다.
This study presents a model-based gain scheduling strategy for PI-based EGR controllers. The air-to-fuel ratio is used as an indirect measurement of the EGR rate. In order to cope with the nonlinearity and parameter varying characteristics of the EGR system, we proposed a static gain model of the EGR system using a new scheduling parameter. With the 810 steady-state measurements, the static gain model achieved 0.94 of R-squared value. Based on the static gain of the EGR system, the PI gains were robustly designed using quantitative feedback theory. Consequently, the gains of the PI controller are scheduled according to the static gain parameter of the EGR path in runtime. The proposed model-based gain scheduling strategy was validated through various operating conditions of engine experiments such as setpoint step responses and disturbance rejections.
This paper proposes a practical gain-scheduling control law considering robust stability and performance of Linear Parameter Varying(LPV) systems in the presence of nonlinearities and uncertainties. The proposed method introduces LMI-based pole placement synthesis and also associates with a recently developed fuzzy control system based on Takagei-Sugenos fuzzy model. The sufficient conditions for robust controller design of linearized local dynamics and robust stabilization of fuzzy control systems are reduced to a finite set of Linear Matrix inequalities(LMIs) and solved by using co-evolutionary algorithms. The proposed method is applied to the longitudinal acceleration control of high performance aircraft with linear and nonlinear simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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