본 논문에서는 다수 이종 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 문제를 제시하고, 이를 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 변형해 해결하는 기법을 제안한다. 일반적인 무장 할당 문제의 경우 다양한 경우의 수를 고려해야하기 때문에 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 경우가 잦다. 하지만 주어진 문제를 MILP와 같은 혼합정수 최적화 문제로 변형하면 준실시간 내에 전역 최적해를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 다수 위협이 각각 다른 시점에 다른 방향에서 방어 자산을 공격하는 상황을 고려한다. 또한, 제원이 다른 다수 CIWS를 동시 운용하는 경우를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 상황을 비선형 혼합정수계획 문제로 정식화하고, 이를 MILP로 변형하는 기법을 제시하였다. 또한, 이를 상용 최적화 프로그램으로 구현해 최적화 성능을 검증하였다.
본 논문은 도시부 간선도로의 트램을 위한 고정식 우선신호 전략으로 트램의 연동모형 MAXBAND MILP-Tram을 제시하였다. MAXBAND MILP-Tram은 전통적인 간선도로 연동모형인 MAXBAND를 기반으로 하고 있으며, 중앙트램 전용 차로의 트램과 일반차로의 승용차 모두를 위한 이중화된 연동폭을 산정할 수 있다. 본 모형은 일반차량 대비 낮은 속도와 정류장 정차시간이 포함되는 통행시간을 가지는 트램 통행특성을 고려하여 연동폭을 산정할 수 있다. 중앙트램전용차로에서는 현시순서에 따라 트램의 녹색시간이 크기를 달리하게 되며, 이를 제약조건으로 표현하였다. 미시적 시뮬레이션 효과분석을 수행하여 트램 연동모형의 효과분석을 위한 트램과 교차로의 제어지체와 사람당 제어지체 변화를 확인하였다. MAXBAND MILP-Tram으로 산출된 신호시간을 VISSIM에 적용한 결과 MAXBAND MILP-2 대비 트램의 차량당 평균 제어지체는 57%가 감소된 결과를 나타내었으나, 교차로 평균 제어지체의 경우 일반차량의 연동폭이 감소함에 따라 MILP-Tram은 MILP-2 대비 18% 증가된 결과를 나타내었다. 또한 일반차량의 교통량 변화를 이용한 민감도 분석에서는과포화 상태에 근접함에 따라 MAXBAND MILP-Tram과 같이 �낵째� 현시순서만을 변경시키는 우선신호 기법은 사람당 지체를 감소시킬 수 있는 유용한 수단임을 확인하였다.
In this paper, we deal with the separation of data by concurrently determined, piecewise nonlinear discriminant functions. Toward the end, we develop a new $l_1$-distance norm error metric and cast the problem as a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) model. Given a finite number of discriminant functions as an input, the proposed model considers the synergy as well as the individual role of the functions involved and implements a simplest nonlinear decision surface that best separates the data on hand. Hence, exploiting powerful MILP solvers, the model efficiently analyzes any given data set for its piecewise nonlinear separability. The classification of four sets of artificial data demonstrates the aforementioned strength of the proposed model. Classification results on five machine learning benchmark databases prove that the data separation via the proposed MILP model is an effective supervised learning methodology that compares quite favorably to well-established learning methodologies.
In most plant layout optimization researches, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems, in which the objective function includes the costs of pipelines connecting process equipment and cost associated with safety issues, have been employed. Based on these MILP problems, various optimization solvers have been applied to investigate the optimal solutions. To consider safety issues on the objective function of MILP problems together, the accurate information about the impact and the frequency of potential accidents in a plant should be required to evaluate the safety issues. However, it is really impossible to obtain accurate information about potential accidents and this limitation may reduce the reliability of a plant layout problem. Moreover, in real industries such as plant engineering companies, the plant layout is previously fixed and the considerations of various safety instruments and systems have been performed to guarantee the plant safety. To reflect these situations, the two step optimization problems have been designed in this study. The first MILP model aims to minimize the costs of pipelines and the land size as complying sufficient spaces for the maintenance and safety. After the plant layout is determined by the first MILP model, the optimal locations of blast walls have been investigated to maximize the mitigation impacts of blast walls. The particle swarm optimization technique, which is one of the representative sampling approaches, is employed throughout the consideration of the characteristics of MILP models in this study. The ethylene oxide plant is tested to verify the efficacy of the proposed model.
본고는 다종, 소규모 회분식 공정 또는 공장을 수학적 프로그래밍 기법으로 최적 설계하는 방법에 대한 것이다. 제안된 일반 회분식 공장문제는 Papageorgaki와 Reklaitis에 의해 혼합정수비선형식(MINLP)으로 수립된 것인데, 최적해답을 보장하며 공장의 확장 등 불확실성을 고려하여 선형화 한 후(MILP) 푸는 방법론이 제시되었다. Bende식 문제분할 방식을 개조하여 몇가지 예제에 대한 풀이를 제시하였다. IBM의 OSL 최적화 패키지를 이용하였고 MILP를 직접 푸는 경우보다 계산시간을 크게 단축할 수 있었다.
SoC내의 IP 개수 및 데이터 통신량이 증가함에 따라 온칩 크로스바 네트워크가 SoC의 중추 연결망으로서 널리 사용되어지고 있다. 온칩 크로스바 네트워크는 여러 개의 크로스바 스위치들과 이들간의 연결로 이루어지는데, 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 IP들과 스위치들간의 연결 형태를 결정하는 것, 즉 토폴로지를 결정하는 것이 점점 복잡해지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 목표 시스템의 칩내 통신 특성을 고려하여 최적의 온칩 크로스바 네트워크의 토폴로지를 찾아주는 방법을 제안한다. 제안하는 토폴로지 합성 방법은 mixed integer linear programming(MIILP)를 이용하여 다른 휴리스틱 합성 방법과 달리 전역 최적점(global optimum)을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 기존에 제안 되었던 MILP를 이용한 토폴로지 합성 방법들이 토폴로지를 표현하는데 IP 노드들과 스위치들 간의 인접 행렬들을 이용했던 것과 달리, 본 논문에서는 IP들 간통신을 표현하는 엣지들을 기본으로 하는 새로운 표현 방식을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 새로운 MILP 표현 방식을 이용할 경우 기존 MILP 표현 방식을 이용했을 때보다 4개의 예제들에 대해 합성 속도가 평균 77.1 배 향상되었다.
불능 차분 특성은 해당 블록 암호를 랜덤 치환과 구별을 해주며, 키 복구 공격에도 사용될 수 있다. 최근 Cui 등이 ARX 기반 블록 암호에 대해 Mixed-Integer Linear Programming(MILP)를 이용해서 자동화된 불능 차분 특성 탐색 방법을 제안하였다. Cui 등이 제안한 방법을 개선하면 기존에 방법에 비해 더 적은 선형 제약식을 이용하여 기존 방식으로 찾지 못하는 불능 차분 특성까지 추가 되어 더 많은 불능 차분 특성을 찾아 낼 수 있다. 수정한 방법을 이용하여 SPECK family와 LEA에 적용하였다. SPECK32, SPECK48, SPECK64, SPECK96에 대해 7-라운드, SPECK128에 대해 8-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다. 이 불능 차분 특성은 모두 새롭게 발견된 것이다. LEA에 대해서는 기존의 10-라운드인 불능 차분 특성을 포함한 새로운 10-라운드 불능 차분 특성을 찾아내었다.
In this paper, a mixed-integer programming approach is presented for adjusting the voltage profiles in a power system. The advent of large-scaled system makes the reactive power and voltage problem-an attempt to achieve an overall improvement of system security, service quality and economy-more complex and seriously, Although the problem is originally a nonlinear optimization problem, it can be formulated as a mixed integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The MILP code is developed by the branch and bound process search for the optimal solution. The variable for modeling transformer tap positions is handled as discrete one, and other variables continuous ones. Numerical data resulting from case study using a modified IEEE 30 bus system with outaged line show that the MILP can produce more reductions of magnitude in the operating cost. The convergence characteristics of the results are also presented and discussed.
This paper presents a production scheduling model in a block assembly shop in shipbuilding industry. In a block assembly shop, the most important performance criterion is load leveling, which balances manpower and work area utilization through the planning horizon. The problem is formulated as a mixed-integer nonlinear programming(MINLP) problem of which objective function is to optimize load leveling. The developed MINLP problem can not be solvable due to computational complexity. The MINLP problem is decomposed into two stage mixed-integer linear programming (MILP) problems to obtain a good solution, but the decomposed MILP problems are still computationally intractable because of combinatorial complexity. Therfore, a heuristic method using linear programming is proposed to solve two stage MILP problems sequentially. The proposed heuristic generates a good production schedule within a reasonable computation time, and it is easily applicable for establishing the production schedule in a block assembly shop in shipbuilding industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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