승무일정계획이란 특정 기간동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 가능한 모든 종류의 개별 근무표들을 생성한 다음 이들을 대상으로 투입 승무원의 수가 최 소화 될 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 근무표 최적조합의 선정을 위한 종래의 기법들은 주로 선형계획법에 기반을 두고 있으나, 목적함수에 선형식으로 표현하기 어려운 요소가 포함되어 있을 경우 적용이 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 선형식으로 표현하기 어려운 목적함수를 포함할 뿐만 아니라 동원 가능한 승무원의 수가 제한되어 있는 경우에도 계획 수립이 가능하도록, 기존의 정수계획법에 휴리스틱 탐색기법을 결합하는 방안을 제시한다. 휴리스틱 탐색은 정수계획법에 의해 일차로 도출된 계획의 불완전한 부분을 교정하기 위해 반복적 개선 탐색을 수행하는 방식으로 이루어진다. 기존의 방법으로 해결이 어려운 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문의 방법은 전문가의 수작업 결과보다 더 좋은 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
Tabus, Vlad;Moltchanov, Dmitri;Koucheryavy, Yevgeni;Tabus, Ioan;Astola, Jaakko
Journal of Communications and Networks
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제17권2호
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pp.184-197
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2015
This paper builds on a recent method, chain routing with even energy consumption (CREEC), for designing a wireless sensor network with chain topology and for scheduling the communication to ensure even average energy consumption in the network. In here a new suboptimal design is proposed and compared with the CREEC design. The chain topology in CREEC is reconfigured after each group of n converge-casts with the goal of making the energy consumption along the new paths between the nodes in the chain as even as possible. The new method described in this paper designs a single near-optimal Hamiltonian circuit, used to obtain multiple chains having only the terminal nodes different at different converge-casts. The advantage of the new scheme is that for the whole life of the network most of the communication takes place between same pairs of nodes, therefore keeping topology reconfigurations at a minimum. The optimal scheduling of the communication between the network and base station in order to maximize network lifetime, given the chosen minimum length circuit, becomes a simple linear programming problem which needs to be solved only once, at the initialization stage. The maximum lifetime obtained when using any combination of chains is shown to be upper bounded by the solution of a suitable linear programming problem. The upper bounds show that the proposed method provides near-optimal solutions for several wireless sensor network parameter sets.
본 연구에서는 지능형 정수장 운영시스템 개발 연구의 일환으로 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용한 정수장 취수계획 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 원수의 정수처리비용의 최소화를 목적함수로 설정하였으며, 취수 후 정수처리에 소요되는 지연시간과 시간별 전력단가를 고려하여 취수가능량, 예측수요량, 정수지 운영수위 등의 제약조건을 만족하는 최적 취수계획을 제시하였다. 국내 H 정수장을 대상으로 경제적이고 안정적인 정수장 운영을 위해 세 가지 최적화 전략을 적용하고, 그 결과를 경제성과 안정성 측면에서 비교, 분석하였다. 개발 모형은 국내 정수장의 보다 효율적인 취수계획 수립을 위한 의사결정 지원시스템의 형태로 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
We focus on discrete event systems with a structure of parallel processing, synchronization, and no-concurrency. We use max-plus algebra, which is an effective approach for controller design for this type of system, for modeling and formulation. Since a typical feature of this type of system is that the initial schedule is frequently changed due to unpredictable disturbances, we use a simple model and numerical examples to examine the possibility of applying the concepts of the feeding buffer and the project buffer of critical chain project management (CCPM) on max-plus linear discrete event systems in order to control the occurrence of an undesirable state change. The application of a CCPM-based framework on a max-plus linear discrete event system was proven to be effective.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.324-328
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2007
An analytical framework for fuzzy modeling and control of nonlinear systems using a set of linear models is presented. Fuzzy clustering is applied on the aerodynamic coefficients of a missile to obtain an optimal number of rules in a Tagaki-Sugeno fuzzy rule-set. Next, the obtained membership functions and rule-sets are applied to a set of linear optimal controllers towards extraction of a global controller. Reported simulations demonstrate the performance, stability, and robustness of the controller.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.915-927
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2008
Networked control systems(NCSs) have gained increasing attention in recent years due to their advantages and potential applications. The network Quality-of-Service(QoS) in NCSs always fluctuates due to changes of the traffic load and available network resources. To handle the network QoS variations problem, this paper presents an intelligent scheduling control method for NCSs, where the sampling period and the control parameters are simultaneously scheduled to compensate the effect of QoS variation on NCSs performance. For NCSs with network-induced delays and packet dropouts, a discrete-time switch model is proposed. By defining a sampling-period-dependent Lyapunov function and a common quadratic Lyapunov function, the stability conditions are derived for NCSs in terms of linear matrix inequalities(LMIs). Based on the obtained stability conditions, the corresponding controller design problem is solved and the performance optimization problem is also investigated. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
Aggregate planning coordinate the control variable over long-term to apply a demand variable and forcasting. In order to necessary the goal that doesn't make an inter-contradiction and explicitly defined. We made a considerable point of system approach for scheduling establishment. It include the control variables of aggregate planning : 1) employment 2) over time working and idle time 3) inventory 4) delivery delay S) subcontract 61 long - term facility capacity. Each variables composed of pure strategy as like a decision of inventory level, a change of employment level, etc. md alternative costs make a computation on the economic foundation. But the optimum alternative costs represent the mixed pure strategy. The faults of this method doesn't optimum guarantee a special scheduling as well as increasing a number of alternative combination. Theoretical, Linear Decision Rule make an including all variables, but it is almost impossible for this model to develope actually And also make use of the aggregate planning problem for developing system approach : LDR, heuristic model, Search Decision Rule, all kind of computers, simulation. But these models are very complex, each variables get an extremely inter-dependence. So this study be remained by theory level, some approach methods has not been brought the optimum solution to apply in every cases.
본 논문은 최근에 널리 사용되는 다중코어 컴퓨팅 환경에서 병렬 다중프론트 해법의 스케쥴링 및 부하조절 기법에 대해 논의한다. 통상적으로 구조해석 문제들은 불규칙한 격자계와 혼재된 물성 때문에 병렬화 알고리즘 구현 시 병목현상을 일으키고 불필요한 유휴시간을 초래한다. 따라서 이를 극복하며 효율성을 향상시키기 위해 다중쓰레드 기반 환경에 걸맞는 작업 스케쥴링 및 부하 분산 기법의 적용이 필수적이다. 본 논문에서 제시된 정적, 동적 스케줄링 기법과 정적 전 임무 분산, 최소최대 임무 결합 등의 부하 분산 기법들에 대한 이론적, 실제 결과를 제시함으로서 그 유용성을 논의하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1892-1912
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2022
With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.
본 논문에서는 핀틀을 이용한 가변추력 고체 추진기관의 추력을 제어하기 위하여 이론적으로 모델을 구하고 압력 제어기를 설계하였다. 고전적인 모델 선형화 및 비례-적분제어를 설계했을 때 실제 모델의 비선형성에 의해 발생하는 제어기 성능 저하를 줄이기 위해 이득 계획 기법을 적용하였다. 시스템의 특징을 고려하여 연소관 내부 체적 변화에 따라 이득을 조절하는 방법과, 연소관 내부 압력에 의해 이득을 조절하는 방법으로 두종류의 이득 계획 제어기를 설계하였다. 각 제어기를 가변 추력기 모델에 적용하여 폐루프 시스템 응답특성을 비교하였으며 가변 추력 추진기관 특성에 따라서 어떤 제어기를 선택하는 것이 유리한지 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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