When a Sequential Quadratic Programming (SQP) method is used to solve the nonlinear programming problems, one of the main difficulties is that the Quadratic Programming (QP) subproblem may be incompatible. In this paper, an SQP algorithm is given by modifying the traditional QP subproblem and applying a class of $l_{\infty}$ penalty function whose penalty parameters can be adjusted automatically. The new QP subproblem is compatible. Under the extended Mangasarian-Fromovitz constraint qualification condition and the boundedness of the iterates, the algorithm is showed to be globally convergent to a KKT point of the non-linear programming problem.
International Journal of Reliability and Applications
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제12권2호
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pp.79-94
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2011
Redundancy-reliability allocation problems in multi-stage series-parallel systems are addressed in this study. Fuzzy programming techniques are proposed for finding satisfactory solutions. First, a multi-objective programming model is formulated for simultaneously maximizing system reliability and minimizing system total cost. Due to the nature of uncertainty in the problem, the fuzzy set theory and technique are used to convert the deterministic multi-objective programming model into a fuzzy nonlinear programming problem. A heuristic method is developed to get satisfactory solutions for the fuzzy nonlinear programming problem. A Pareto optimal solution is found with maximal degree of satisfaction from the interception area of fuzzy sets. A case study that is related to the electronic control unit installed on aircraft engine over-speed protection system is used to implement the developed approach. Results suggest that the developed fuzzy multi-objective programming model can effectively resolve the fuzzy and uncertain problem when design goals and constraints are not clearly confirmed at the initial conceptual design phase.
This paper deals with cross impact analysis for technology assessment. The focus of the paper is to develop new technique of cross impact matrix using goal programming method. In this study, the idea of cross impact analysis based on scenario generation method especially SMIC-74 (2) is expanded. Critical literature review on SMIC-74 is presented to discuss the mathematical rationale of consistent probability in cross impact analysis. A new model of cross impact analysis using goal programming to overcome the shortcomings of the scenario generation technique especially SMIC-74 is developed. This new technique is also applied to the assessment of the air pollution problems in Seoul Metropolitan area in Korea. The results of analysis give us following findings 1) Cross impact analysis using goal programming produce more meaningful solutions comparing to those of SMIC-74 2) Theoretical rationale of the objective function in the newly developed technique is more appropriate than that of SMIC-74.
This Paper Presents a new methodology for Direct Load Control(DLC) and Unit Commitment. To consider economical effect of DLC, we developed 3-Dimensional dynamic programming which can combine unit commitment and DLC. Traditional dynamic programming has 2-Dimensional which consist of state and stage, but newly developed dynamic programming has DLC state, U.C. state, and stage. As a result, economical DLC and unit commitment schedule of the power system is possible. This method is applied to the test system, and the usefulness of the method is verified.
Nowadays, most shop floors using industrial robots have many problems such as constructing robot workcell, generating robot arm moving trajectory, etc.. In the case of programming robot-arms for a specific task, shop operator commonly use the teach pendant to record the target position and determine the moving trajectory. However, such a teaching process may result in an inefficient trajectory in the sense of moving distance and joint angle fluctuation. Moreover, shop operators who have little knowledge about robot programming process need a lot of learning time and cost. The purpose of this paper is to propose a user friendly robot programming method to program robot-arms easily and efficiently for shop operator so that the programming time is reduced and a short and stable trajectory is obtained.
For the effective design of automated distribution center composed of Automated Storage/Retrieval System, Automated Guided Vehicle System, and Conveyor System, we proposed an analysis method to determining. design and control parameters with multiple performance objectives using Compromise Programming, which can resolve the dilemma of conflicting objectives. The Evolution Strategy generates the optimal solutions for each objectives. The Analytic Hierarchy Process selects the best solution among the alternatives generated from Evolution Strategy. The Regression Analysis formulates the objective functions for each objectives. By reducing deviations between goal values and target values generated from Analytic Hierarchy Process, Compromise Programming determines design and control parameters by compromising the multiple objectives formulated using Regression Analysis. When the parameters of system are changed, this proposed analysis method has a benefit of reducing costs and time without repeating whole simulation run.
The purpose of this thesis is to develop the new method of the expert system as a new approach of the architectural programming in general hospital. Theoretical and field investigations have been made for this study, and finally, the computer pro gram for the architectural programming of general hospital was established. The architectural programming of general hospital is more complex than any other types of buildings and has been changed rapidly according to the social, cultural and environmental factors. Hence, a new approach method is necessary for corresponding to the complexity and these factors. Therefore, the computer should be used as a tool in order to operate more logical and systematic programming.
본 논문은 최소한의 학습데이터를 사용하여 비선형의 응답면을 모델링할 수 있는 방안으로 유전적 프로그래밍을(Genetic Programming, GP)의 사용을 모색하였다. 이때 대두되는 가장 큰 문제는 GP 트리가 부족한 학습 데이터 때문에 심한 Overfilling 현상을 보인다는 점이다.이를 극복하기 위한 방법으로 DDBS (Directional Derivative-Based Smoothering) 기법을 제안하였고, 유용성을 검증하기 위해서 4 가지 응용 예를 보였다.
컴퓨터 프로그램 초보 학습자의 프로그래밍 실습과정에서 발생하는 프로그래밍 오류는 다양하다. 이때 학습자는 스스로 오류사항을 인지하기 어렵기 때문에 교수자의 피드백을 통해 프로그램 오류를 수정하게 된다. 그러나 최근 코로나19로 인해 온라인 환경에서 프로그래밍 기법을 학습하게 됨에 따라 오프라인 수업에 비해 교수자와의 상호작용에 한계가 있으므로 학습자 스스로 프로그래밍 오류를 해결하는 능력을 키울 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 파이썬 언어를 이용한 온라인 프로그래밍 수업에서 발생된 학습자들의 오류 사례를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 학습자의 프로그래밍 오류 수정 능력을 키워줄 수 있는 온라인 프로그래밍 교육 방안을 제시하였다.
It is important to study the problem of durability for tunnel structures. As a main influence on the durability of tunnel structures, carbonation-induced corrosion is studied. For the complicated environment of tunnel structures, based on the data samples from real engineering examples, the intelligent method (genetic programming) is used to construct the service life prediction model of tunnel structures. Based on the model, the prediction of service life for tunnel structures in carbonation environments is studied. Using the data samples from some tunnel engineering examples in China under carbonation environment, the proposed method is verified. In addition, the performance of the proposed prediction model is compared with that of the artificial neural network method. Finally, the effect of two main controlling parameters, the population size and sample size, on the performance of the prediction model by genetic programming is analyzed in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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