• 제목/요약/키워드: Optimal decision rule

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홍수시 Dynamic Programming에 의한 저수지의 최적운영에 관한 연구 (On the Optimal Operation of a Storage Reservoir for Flood Control by Dynamic Programming)

  • 오영민;이길성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1986년도 제28회 수공학연구발표회논문초록집
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    • pp.147-158
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    • 1986
  • 본 논문에서는 북한강 수계의 소양강댐 및 최근에 건설된 남한강 수계의 충주댐의 홍수조절 모형을 개발하였으며, 그 방법으로는 mini-max Dynamic Programming(DP)에 의한 Optimization기법을 사용하였다. 즉 각댐의 유입량을 이용하여 소양강댐 및 충주댐에서의 최대 방류량을 최소화시키는 목적 함수를 사용하였으며, 각 댐 및 하도의 특성에 따른 제약 조건을 고려하였다. DP에 의한 소양강댐 및 충주댐의 최적 운영 결과를 조절율과 이용율을 사용하여 Simulation방법중 Technical ROM, Rigid ROM, Linear Decision Rule(LDR)과 비교한 결과 모든 빈도에 대해서 DP에 의한 방법이 더 좋은 것으로 나타났다. 소양강댐의 각 빈도별 유입량에 대한 방류 형태중, 5년 빈도의 경우에는 방류를 전혀 하지 않아도 저수위가 홍수위 198m를 넘지 않으므로 사실상 5년 빈도의 홍수에 대해서는 저수지 조작이 필요없다. 충주댐의 각 빈도별 유입량에 대한 방류 형태는 초반부와 후반부에서는 방유량-유입량으로 방출하고 중반부에서는 일정한 양을 방류한다. 이에 따라 저수위도 초반부와 후반부에서는 각각 제한수위 138m와 홍수위 145m로 유지된다.

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Knowledge-Based Dynamic Structuring of Process Control Systems

  • de Silba, Clarence W.
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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    • pp.1137-1140
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    • 1993
  • A dynamic-structure system is one that has the flexibility to change the system configuration automatically so as to operate in an optimal manner. A conceptural model for a dynamic-structure system is presented in this paper. In this model, the interchangeable components of the overall system are grouped together. Their activity levels are evaluated by an intelligent preprocessor that is associated with the group. A knowledge-based task distribution system evaluates the activity levels and makes decisions as to how the components operating below capacity should be shared with workcells that have similar components that are overloaded. Associated decision making can be effected through fuzzy logic and particularly the compositional rule of inference. A simulation example is given to illustrate the application of dynamic structuring.

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코호넬 신경회로망을 이용한 배전시스템의 전압/무효전력 제어게 관한 연구 (A Study on the Voltage/Var Control of Distribution System Using Kohonen Neural Network)

  • 김광원;김종일
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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    • pp.329-331
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    • 1998
  • This paper presents a modified Learning Vector Quantization rule to control shunt capacitor banks and feeder voltage regulators in electric distribution systems with Kohonen Neural Network(KNN). The objective of the KNN is on-line decision of the optimal state of shunt capacitor banks and feeder voltage regulators which minimize $I^{2}R$ losses of the distribution system while maintaining all the bus voltages within the limits. The KNN is tested on a distribution system with 30 buses, 5 on-off switchable capacitor banks and a nine tap line voltage regulator.

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(s, S) Spare Part Inventory System

  • Park, Young-Taek
    • 품질경영학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.21-27
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    • 1986
  • This paper deals with a continuous review (s,S) spare part inventory system. The distributions of service life of each part and the replenishment lead time are assumed to be exponential. Assuming that there is never more than a single order outstanding, we obtain the average annual cost of operating the inventory system. If the length of stockout period is small enough to be neglected compared to the length of operating period, the optimal operating policy variables minimizing the cost rate can be calculated iteratively. For the case of one-for-one ordering (that is, s=S-1), an exact cost rate, and a closed form decision rule minimizing the cost rate are obtained for a more general situation in which more than one order is allowed to be outstanding and the distribution of the replenishment lead time is general.

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온라인 연관관계 분석의 장바구니 기준에 대한 연구 (An Investigation on Expanding Co-occurrence Criteria in Association Rule Mining)

  • 김미성;김남규
    • CRM연구
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    • 제4권2호
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    • pp.19-29
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    • 2011
  • 오프라인 쇼핑몰에 비해 온라인 쇼핑몰은 빠르게 접근이 가능하기 때문에 처음 구매의사를 생성하고 실제 구매가 이루어지기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 매우 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매 희망물건을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물건들을 모두 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반이상을 차지한다. 이러한 차이는 온라인 쇼핑몰 거래데이터의 분석을 위해서는 데이터 마이닝 분석에서 사용되어 온 장바구니의 정의에 대한 확장이 필요함을 의미한다. 하지만 현재까지 온라인 데이터를 대상으로 한 장바구니 분석 연구는, 장바구니의 기준 즉 동시구매의 기준에 대한 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 선택에 따라 서로 다른 기준으로 수행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 분석에 적용되는 동시에 구매되는 물건들에 대한 기준을 고찰해보고 연구모형을 마련하고자 한다.

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Designing fuzzy systems for optimal parameters of TMDs to reduce seismic response of tall buildings

  • Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
    • Smart Structures and Systems
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    • 제20권1호
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    • pp.61-74
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    • 2017
  • One of the most reliable and simplest tools for structural vibration control in civil engineering is Tuned Mass Damper, TMD. Provided that the frequency and damping parameters of these dampers are tuned appropriately, they can reduce the vibrations of the structure through their generated inertia forces, as they vibrate continuously. To achieve the optimal parameters of TMD, many different methods have been provided so far. In old approaches, some formulas have been offered based on simplifying models and their applied loadings while novel procedures need to model structures completely in order to obtain TMD parameters. In this paper, with regard to the nonlinear decision-making of fuzzy systems and their enough ability to cope with different unreliability, a method is proposed. Furthermore, by taking advantage of both old and new methods a fuzzy system is designed to be operational and reduce uncertainties related to models and applied loads. To design fuzzy system, it is required to gain data on structures and optimum parameters of TMDs corresponding to these structures. This information is obtained through modeling MDOF systems with various numbers of stories subjected to far and near field earthquakes. The design of the fuzzy systems is performed by three methods: look-up table, the data space grid-partitioning, and clustering. After that, rule weights of Mamdani fuzzy system using the look-up table are optimized through genetic algorithm and rule weights of Sugeno fuzzy system designed based on grid-partitioning methods and clustering data are optimized through ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). By comparing these methods, it is observed that the fuzzy system technique based on data clustering has an efficient function to predict the optimal parameters of TMDs. In this method, average of errors in estimating frequency and damping ratio is close to zero. Also, standard deviation of frequency errors and damping ratio errors decrease by 78% and 4.1% respectively in comparison with the look-up table method. While, this reductions compared to the grid partitioning method are 2.2% and 1.8% respectively. In this research, TMD parameters are estimated for a 15-degree of freedom structure based on designed fuzzy system and are compared to parameters obtained from the genetic algorithm and empirical relations. The progress up to 1.9% and 2% under far-field earthquakes and 0.4% and 2.2% under near-field earthquakes is obtained in decreasing respectively roof maximum displacement and its RMS ratio through fuzzy system method compared to those obtained by empirical relations.

연관관계 규칙을 이용한 학생 유지율 관리 방안 연구 (A Study on Management of Student Retention Rate Using Association Rule Mining)

  • 김종만;이동철
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.67-77
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    • 2018
  • 최근 학령인구 감소에 따라 많은 문제점들이 나타나고 있다. 우리나라는 인구대비 가장 많은 대학을 보유하고 있기 때문에 각 대학의 생존에 필요한 최소한의 학생 유지율 관리가 점점 더 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 계속되는 학력인구의 감소에 따라 각 대학들이 생존 방안으로 학생 유지율의 적절한 관리 방안을 모색한다. 이를 위하여 특정 대학에 입학한 학생들을 대상으로 성별, 출신고, 출신지역, 성적, 졸업여부 등의 데이타를 분석하여, 학생들이 입학에서 졸업에 이르기까지 지속적으로 유지될 수 있는 학생 유지율을 관리하기 위한 기본적인 방향이 어떤 것인지 알아본다. 또한, 최적의 입력 변수를 파악하고, 최적의 입력 파라메터를 기초로 apriori 알고리즘을 이용하여 연관 분석을 실행하여 유지율 관리에 가장 적합한 자료를 수집할 수 있도록 한다. 이를 바탕으로 각 대학들이 학생들을 모집하고 유지하는데 도움이 되도록 가장 효율이 높은 딥러닝(Deep Learning) 모듈을 개발하기 위한 기초 자료로 만들고자 한다. 의사결정트리를 활용하여 졸업여부를 측정한 결과는 딥러닝의 정확도 보다 낮은 75%로 나타났다. 의사결정트리에서 졸업여부를 결정하는 요인은 일반고를 졸업하고, 도시지역에 거주하면서 여성이면서 성적이 높은 학생들이 졸업확율이 높은 것으로 나타났으며 결과적으로 의사결정트리 보다는 개발된 딥러닝듈이 더 효율적으로 학생들의 졸업여부를 평가할 수 있는 모델로 나타났다.

제약만족 최적화 문제를 위한 백트래킹 탐색의 구조화 (A Backtracking Search Framework for Constraint Satisfaction Optimization Problems)

  • 손석원
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제18A권3호
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    • pp.115-122
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    • 2011
  • 모든 제약만족 최적화 문제의 해를 구하는 일반화된 알고리즘을 구하는 것은 매우 어렵다. 그러나 결정 변수의 특성에 따라 세분화된 문제는 해를 위한 알고리즘을 구하기에 더 쉽다는 가정을 할 수 있다. 이와 같은 가정 하에 문제를 세분화 시키는 문제분류규칙을 제안하고 세분화된 문제의 특성에 맞는 백트래킹 알고리즘을 개발한다. 백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 탐색되는 노드의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 정적 특성이 우세한 무선 센서 네트워크의 클러스터 헤드 위치문제와 동적 및 정적 특성의 혼합특성을 갖는 RFID 리더 간섭 최소화 문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하고 기존의 방법과 비교하였다. 결과적으로 문제를 세분화시킴으로써 체계적인 탐색을 위한 백트래킹의 구조화를 실현하였다. 또한 개발된 백트래킹 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

중소 제조기업의 생산정보화(MES) 도입 전략에 관한 연구 (II) - 룰 베이스를 이용한 맞춤형 도입 가이드라인 (A Study on the Production Informatization Strategy for Korean SMEs of Manufacturing Industries (II) - Customized Guideline for Introduction of Production Information System using Rule-base)

  • 정연경;조문빈;이전일;노상도;조현재;조용주;최석우
    • 한국정밀공학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.206-215
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    • 2013
  • In recent years, many companies have heavily invested in introducing production informatization systems in order to strengthen the competitiveness and to satisfy consumer's desires in quickly changing market environment. However, it is not effective due to the lack of understanding of systems and of non-existence of an optimal system for each company. Therefore, in this paper, manufacturing companies were classified according to its properties; size of the firm, type of business, production method and job production. After that, a model has been built to calculate the production informatization level, and it has been applied to 450 companies. Results of 450 surveys would be the base for figuring out strategies of introducing the production informatization to the companies which are wishing to build production informatization systems. Finally, Developed in this paper rule base system refer customized guideline to company that wants to adapt production information system.

지연 스케쥴을 허용하는 납기최소화 잡샵 스케쥴링 알고리즘 (Dispatching Rule based Job-Shop Scheduling Algorithm with Delay Schedule for Minimizing Total Tardiness)

  • 김재곤;방준영
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.33-40
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    • 2019
  • This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.