In this paper, an optimal allocation method of a hybrid active power filter in an active distribution network is designed based on the differential evolution algorithm to resolve the harmonic generation problem when a distributed generation system is connected to the grid. A distributed generation system model in the calculation of power flow is established. An improved back/forward sweep algorithm and a decoupling algorithm are proposed for fundamental power flow and harmonic power flow. On this basis, a multi-objective optimization allocation model of the location and capacity of a hybrid filter in an active distribution network is built, and an optimal allocation scheme of the hybrid active power filter based on the differential evolution algorithm is proposed. To verify the effect of the harmonic suppression of the designed scheme, simulation analysis in an IEEE-33 nodes model and an experimental analysis on a test platform of a microgrid are adopted.
Wu, N.Eva;Guo, Yan;Huang, Kun;Ruschmann, Matthew C.;Fowler, Mark L.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.351-363
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2008
This paper is concerned with tasking and guidance of networked airborne sensors to achieve fault-tolerant sensing. The sensors are coordinated to locate hostile transmitters by intercepting and processing their signals. Faults occur when some sensor-carrying vehicles engaged in target location missions are lost. Faults effectively change the network architecture and therefore degrade the network performance. The first objective of the paper is to optimally allocate a finite number of sensors to targets to maximize the network life and availability. To that end allocation policies are solved from relevant Markov decision problems. The sensors allocated to a target must continue to adjust their trajectories until the estimate of the target location reaches a prescribed accuracy. The second objective of the paper is to establish a criterion for vehicle guidance for which fault-tolerant sensing is achieved by incorporating the knowledge of vehicle loss probability, and by allowing network reconfiguration in the event of loss of vehicles. Superior sensing performance in terms of location accuracy is demonstrated under the established criterion.
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
Space may be a scarce resource in manufacturing shops, warehouses, freight terminals, and container terminals. This Paper discusses how to locate temporary storage Inventories In limited storage areas. A typical inventory is delivered from the location of the preceding process to the storage area and stored In the storage area during the certain period of time. And it may be relocated from the storage position to another. Finally. it is delivered from the final storage area to the location of the next process. Because this logistic process for an inventory requires handling activities, transportation activities, and storage spaces, the limitation in capacities of handling equipment, transportation equipment, and storage space must be considered when allocating spaces to the inventory. This problem Is modeled as a multicommodity minimal cost flow problem. And a heuristic algorithm for the Problem is proposed. Numerical experiments are presented to validate the mathematical model and the heuristic algorithm.
It has been recognized as an important issue to design optimally a firm's logistics network for minimizing logistics cost and maximizing customer service. It is, however, not easy to get an optimal solution by analyzing trade-off of cost factors, dynamic and interdependent characteristics in the logistics network decision making. Although there has been some developments in a system which helps decision making for logistics analysis, it is true that there is no system for enterprise-wise's on-site support and methodical logistics decision. Specially, E-biz process along with information technology has been made dramatic advance in a various industries, there has been much need for practical education closely resembles on-site work. The software developed by this study materializes efficient algorithm suggested by recent studies in key topics of logistics such as location and allocation problem, traveling salesman problem, and vehicle routing problem and transportation and distribution problem. It also supports executing a variety of experimental design and analysis in a way of the most user friendly based on Java. In the near future, we expect that it can be extended to integrated supply chain solution by adding decision making in production in addition to a decision in logistics.
The location of inspection stations is a significant component of production systems. In this paper, a prototype expert system is designed for deciding the optimal location of inspection stations. The production system is defined as a single channel of n serial operation stations. The potential inspection station can be located after any of the operation stations. Nonconforming units are generated from a compound binomial distribution with known parameters at any given operation station. Traditionally Dynamic programming, Zero-one integer programming, or Non-linear programming techniques are used to solve this problem. However a problem with these techniques is that the computation time becomes prohibitively large when t be number of potential inspection stations are fifteen or more. An expert system has the potential to solve this problem using a rule-based system to determine the near optimal location of inspection stations. This prototype expert system is divided into a static database, a dynamic database and a knowledge base. Based on defined production systems, the sophisticated rules are generated by the simulator as a part of the knowledge base. A generate-and-test inference mechanism is utilized to search the solution space by applying appropriate symbolic and quantitative rules based on input data. The goal of the system is to determine the location of inspection stations while minimizing total cost.
convergence networks (BcN). The problem seeks to minimize the total cost of switch and cable while satisfying the requirement of demand and quality of service (QoS). We develop mixed integer programming models to obtain the optimal switch location of the access network. We develop a Tabu Search (TS) heuristic algorithm for finding a good feasible solution within a reasonable time limit. We propose real networks with up to 25 nodes and 180 demands. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, we generate lower bounds from nonlinear QoS relaxation problem. Computational results show that the proposed heuristic algorithm provides upper bounds within 5% optimality gap in 10 seconds.
We consider Two-echelon Single source Capacitated Facility Location Problem (TSCFLP). TSCFLP is a variant or Capacitated Facility Location Problem (CFLP). which has been an important issue in boa academic and industrial aspects. Given a set or possible facility locations in two echelons (warehouse / plant), a set or customers, TSCFLP is a decision problem to find a set or facility locations to open and to determine an allocation schedule that satisfies the demands or the customers and the capacity constraints or the facilities, while minimizing the overall cost. It ran be shown that TSCFLP Is strongly NP-hard For TSCFLf, few algorithms are known. which are heuristics. We propose a disaggregated version or the standard mixed integer programming formulation or TSCFLP We also provide a class or valid Inequalities Branch-and-price algorithm with rutting plane method Is used to find an optimal solution Efficient branching strategy compatible with subproblem optimization problems Is also provided. We report computational results or tests on 15 randomly generated instances.
Decentralization to local governments and amending of Health Center Law are to promote the efforts of health planning at the level of local agencies. In the health facility planning, it is important to take into account that what to be built, where to be located, how far should be service area and so forth, because health facilities are immovable, and require capital as well as personnel and consumable supplies. The aim of our study, answering to the question of 'where to be located?', is to determine the best location of urban health sub-center. At the local level, planning is the matter of finding the best location of specific facilitiy, in relation to population needs. We confine the accessibility, which is basic to location planning, to geographic one. Location-Allocation Model is used to solve the problem where the location is to maximize geographic accessibility. To minimize the weighted travel distance, objective function, $R_k=\sum{\sum}a_{ij}w_{i}d_{ij}$ is used. Distances are measured indirectly by map measure-meter with 1:25,000 Suwon map, and each potential sites, 10 administrative Dongs in Kwonson Gu, Suwon, are weighted by each number of households, total population, maternal age group, child age group, old age group, Relief for the livelihood, and population/primary health clinics. We find that Kuwoon-Dong, Seodun-Dong, Seryu3-Dong, according the descending orders, are best sites which can minimize the weighted distance, and conclude that it is reasonable to determine the location of urban health sub-center among those sites.
본 연구는 사고처리 지연으로 인한 피해를 최소화할 수 있는 고속도로 순찰대의 최적입지를 결정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우리는 최단거리를 기준으로 서비스 관할구간을 할당하는 maximum covering 문제와 사고 빈도 가중 p-center 문제를 각각 구성하고, 두 문제를 해결하기 위하여 라그랑지안 완화 알고리즘과 Daskin의 휴리스틱 알고리즘을 적용한다. 제안된 모형들의 결과는 한국 고속도로의 사고자료를 기반으로 최대사고가중거리, 평균사고가중거리, 평균처리거리 등의 사고처리 서비스 수준 지표를 이용하여 현재의 순찰대 입지와 비교된다. 비교 결과를 통해 제안된 모형들은 10km 평균 접근거리와 약 10분의 평균 접근시간을 개선할 수 있음이 확인된다. 또한 현재의 입지를 고정시키고 서비스 관할구간만을 변경할 경우에도 서비스 수준이 개선될 수 있다. 본 연구에서 제시된 모형과 결과는 고속도로 사고처리 서비스 수준을 개선하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 다양한 유형의 긴급시설 입지 결정이나 시간대별 사고자료에 기초한 유동적 관할구역 설정 등의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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