A direct discrete formulation suitable for the nonlinear analysis of masonry structures is presented. The numerical approach requires a pair of dual meshes, one for describing displacement fields, one for imposing equilibrium. Forces and displacements are directly used (instead of having to resort to a model derived from a set of differential equations). Associated and nonassociated flow laws are dealt with within a complementarity framework. The main features of the method and of the relevant computer code are discussed. Numerical examples are presented, showing that the numerical approach is able to describe plastic strains, damage effects and crack patterns in masonry structures.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.28-33
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1994
An optimal controller, e.g. LQG controller, may not be realistic in the sense that the required control power may not be achieved by existing actuators, and the measured output is not satisfactory. To be realistic, the controller should meet such constraints as sensor or actuator limitation, performance limit, etc. In this paper, the lnput/Output Variance Constrained (IOVC) control problem will be considered from the viewpoint of mathematical programming. A dual version shall be developed to solve the IOVC control problem, whose objective is to find a stabilizing control law attaining a minimum value of a quadratic cost function subject to the inequality constraint on each input and output variance for a stabilizable and detectable plant. One approach to the constrained optimization problem is to use the Kuhn-Tucker necessary conditions for the optimality and to seek an optimal point by an iterative algorithm. However, since the algorithm uses only the necessary conditions, the convergent point may not be optimal solution. Our algorithm will guarantee a sufficiency.
This problem analyzed in this paper is to specify a schedule for thesis committee allowing maximum committee members' preference over thesis topics and meeting time-slots while satisfying other related scheduling requirements such as prohibiting simultaneous assignment of a committee member to more than one committee at a time. Two mathematical programming applroaches are presented to solve the thesis committee scheduling problem in a professional graduate school. They include LP-based branch-and-bound approach with network subproblems. Characterization of the problem is analyzed to develop an efficient solution algorithm. Implementation and computational experiments are also performed for real size problems on an IBM PC/AT to show the relative performance of the propsoed approaches along with an ordinary ILP solution approach.
Structured modeling provides a formal mathematical framework, language, and computer-based environment for conceiving, representing, and manipulating a wide variety of model. It provides a natural framework for integrated modeling owing to its explicit representation power for computational dependencies among submodles. Nevertheless, it doesn't seem to offer a systematic way of composing a structured model from submodels. In order to develop a systematic way, this paper discusses three key issues : (1) Genus structure for model composition, (2) Storage of structured models, and (3) Integration of structured models. To formalize and visualize the approach, a programming module is developed to implemented the step-by-step integration.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.1-6
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2007
The SVDD (support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. Recently, with the objective of generalizing the SVDD which treats all training data with equal importance, the so-called D-SVDD (density-induced support vector data description) was proposed incorporating the idea that the data in a higher density region are more significant than those in a lower density region. In this paper, we consider the problem of further improving the D-SVDD toward the use of a partial reference set for testing, and propose an LMI (linear matrix inequality)-based optimization approach to solve the improved version of the D-SVDD problems. Our approach utilizes a new class of density-induced distance measures based on the RSDE (reduced set density estimator) along with the LMI-based mathematical formulation in the form of the SDP (semi-definite programming) problems, which can be efficiently solved by interior point methods. The validity of the proposed approach is illustrated via numerical experiments using real data sets.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅은 가정과 비즈니스 컴퓨팅에 있어 빠르게 확산되고 있다. 이러한 변화에 따라 수년 내에 다양한 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 공급자의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측된다. 하지만 클라우드는 하나의 독립체가 아니고 서로 단절되어 있는 많은 응용 프로그램(SaaS)과 기반시설(IaaS), 상이한 플렛폼 서비스(PaaS)들의 집합으로 볼 수 있다. 클라우드 중개방법(brokering mechanism)은 산재되어 있는 서비스들의 집합을 통합하고 편리하게 유용한 서비스를 다양한 사용자에게 제공할 수 있게 하기 때문에 서로 상이한 클라우드 시장을 하나의 통상적 서비스로 변환시키는데 있어 필수적이다. 따라서 CSBs(클라우드 서비스 중개자들)는 사용자와 CSP(클라우드 서비스 제공자)사이의 거리를 최소화하고 예약과 on-demand 서비스의 비용을 최소화하는 운영전략을 찾을 필요가 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 클라우드 서비스의 비용과 품질을 최적화하기 위해 예약 접근법을 고려한 수리적 모형을 제안한다.
복수 설비입지 문제의 한 유형인 컴퓨터 시스템 설치문제는 설치위치의 결정, 서비스 지역의 할본, 각 시스템의 규모 결정 등 복합적인 의사결정 과제를 안고 있다. 이 세가지 의사결정 문제는 상호 밀접하게 연결되어 있으므로 세 문제를 동시에 고려하여 전체적으로 최적화할 수 있는 해를 구하도록 해야하는 데 이는 매우 어려운 일이다. 그러므로 지금까지는 각각의 최적해를 독립적으로 구한 후 이를 적당히 결합한다거나 또는 아예 최적해를 구하기 보다는 만족할 만한 적정해를 구함으로써 만족할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 시스템 설치에 있어서의 location-Size결정모형을 구축함으로써 이러한 의사결정 문제의 수리적 최적해를 구하고자 했다. 이 모형은 선형 및 비선형의 제약조건을 갖는 non-linear programming 문제로 수식화 되었으며, penalty function method, feasible conjugate, direction methods, branch & bound technique등의 algorithm들을 단계적으로 사용함으로써 최적해의 도출이 가능하게 되었다. 실제 문제에 적용한 결과 유용성은 충분한 것으로 보여졌으나 해법상의 개선을 통해 계산노력을 줄이도록 함이 요구 되었다.
LAD(Logical Analysis of Data)는 Boolean-logic에 기반을 둔 데이터 마이닝 방법론이다. LAD에 의한 데이터 분석 시 중요한 과정은 데이터 집합에 숨겨진 구조적 정보를 패턴의 형식으로 발견해내는 패턴 생성 단계이다. 기존의 패턴 생성 방법은 열거법에 기반을 두고 있어 높은 차수의 패턴을 생성하는 것은 실질적으로 불가능하였다. 본 논문에서는 최적화에 기반을 둔 패턴 생성 방법론을 제안하고 혼합 정수 선형 모형과 SCP(Set Covering Problem)의 두 가지 모형을 제안한다. 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 데이터 집합에 대해 제안된 패턴 생성 방법을 이용한 분석 실험을 통하여 기존의 패턴 생성 방법으로는 생성될 수 없는 패턴을 쉽게 생성하는 효율성을 입증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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