Generally, the optimal solution of assignment problem can be obtained by Hungarian algorithm of two-sided optimization with time complexity $O(n^4)$. This paper suggests one-sided optimal assignment and swap optimization algorithm with time complexity $O(n^2)$ can be achieve the goal of two-sided optimization. This algorithm selects the minimum cost for each row, and reassigns over-assigned to under-assigned cell. Next, that verifies the existence of swap optimization candidates, and swap optimizes with ${\kappa}-opt({\kappa}=2,3)$. For 27 experimental data, the swap-optimization performs only 22% of data, and 78% of data can be get the two-sided optimal result through one-sided optimal result. Also, that can be improves on the solution of best known solution for partial problems.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 본 논문은 균형과 교환 방법을 도입하여 경제급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 초기치에 대해 성인걸음수와 아기걸음 수별로 발전량을 감소시켜 ${\Sigma}P_i=P_d$로 균형을 맞추고, 이 때 최소 발전비용을 가진 방법을 선택한다. 다음으로 선택된 방법에 대해 성인걸음-아기걸음 교환과 거인걸음 교환 방법으로 최적화한 값을 구하여 최소값 방법을 선택한다. 마지막으로 선택된 방법에 대해 $P_i{\pm}{\beta}$, (${\beta}=0.1,0.01,0.001,0.0001$)의 교환을 수행하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 3개 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 2개 데이터에서는 성능을 향상시켰으며, 1개 데이터는 기존의 최적해와 동일한 결과를 얻었다. 제안된 알고리즘은 항상 동일한 결과를 얻을 수 있고, 모든 데이터에 적합하므로 경제급전 최적화 알고리즘으로 실제 적용이 가능하다.
본 논문은 불완전 비용 리스트를 가진 대규모 운송 문제의 최적 해를 O(mn) 수행 복잡도로 구하는 배정-교환 알고리즘을 제안한다. 완전 비용 리스트를 가진 운송 문제의 해는 일반적으로 TSM을 적용한다. 그러나 대규모 운송 문제에 대해 TSM을 적용하는데 문제가 있으며, 특히 불완전 비용 리스트를 가진 경우에는 TSM으로 풀기에는 더욱 더 어려움이 가중된다. 따라서, 실무분야 전문가들은 상용화된 선형계획법 패키지를 단순히 활용한다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 운송비용 오름차순으로 운송량을 배정하는 전략을 수행하였다. 이 결과 공급 여유량을 가진 지역으로 부터 요구량을 충족시키지 못하는 지역에 배정량을 조정하였다. 두 번째로, 2-opt와 1-opt의 교환 최적화 전략을 수행하여 최적 해를 구하였다. 제안된 방법을 $31{\times}15$ 불완전 비용 행렬 문제에 적용한 결과, 배정-교환 방법이 상용 선형계획법 패키지인 LINGO의 해를 보다 개선하는 효과를 보였다.
This paper deals with the cycle time minimization problem that determines the productivity in printed circuit board (PCB) with n components using the m placement machines. This is known as production cycle time determination problem (PCTDP). The polynomial time algorithm to be obtain the optimal solution has been unknown yet, therefore this hard problem classified by NP-complete. This paper gets the initial assignment result with the machine has minimum unit placement time per each component firstly. Then, the balancing process with reallocation from overhead machine to underhead machine. Finally, we perform the swap optimization and get the optimal solution of cycle time $T^*$ within O(mn) computational complexity. For experimental data, the proposed algorithm can be obtain the same result as integer programming+branch-and-bound (IP+B&B) and B&B.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
Kim, Min Jeong;Song, Hyoung-Yong;Park, Jong-Bae;Roh, Jae-Hyung;Lee, Sang Un;Son, Sung-Yong
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권1호
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pp.80-89
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2013
This paper presents an efficient approach for solving economic dispatch (ED) problems with nonconvex cost functions using a 'Mean-Variance Optimization (MVO)' algorithm with Kuhn-Tucker condition and swap process. The aim of the ED problem, one of the most important activities in power system operation and planning, is to determine the optimal combination of power outputs of all generating units so as to meet the required load demand at minimum operating cost while satisfying system equality and inequality constraints. This paper applies Kuhn-Tucker condition and swap process to a MVO algorithm to improve a global minimum searching capability. The proposed MVO is applied to three different nonconvex ED problems with valve-point effects, prohibited operating zones, transmission network losses, and multi-fuels with valve-point effects. Additionally, it is applied to the large-scale power system of Korea. The results are compared with those of the state-of-the-art methods as well.
본 논문은 이차 발전비용 함수를 적용하는 경제급전의 최적화 문제에 대한 균형-교환 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 초기치 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$, (${\Sigma}P_i^{max}$ > $P_d$)에 대해 ${\Sigma}P_i=P_d$일 때까지 $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\alpha})\}$, ${\alpha}=_{min}(P_i-P_i^{min})$인 발전기 i의 출력량을 $P_i{\leftarrow}P_i-{\alpha}$로 균형과정을 수행하고, 교환과정은 $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_i+{{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}$ = 1.0, 0.1, 0.1, 0.01, 0.001에 대해 $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$로 수행하였다. 제안된 방법을 15, 20과 38-발전기 사례에 적용한 결과 간단하면서도 항상 동일한 결과로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한, 73-발전기를 통합하여 경제급전을 수행한 결과 독립적으로 운영하는 경우에 비해 발전비용을 현저히 절약할 수 있음을 보였다.
본 논문은 동적 경제급전의 최적화 문제를 풀기 위해 교환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 발전단가 $C_i^{max}/P_i^{max}$가 비싼 발전기는 가동을 중지시키는 개념을 도입하여 총 요구량 $P_d$와 총 발전량 ${\Sigma}P_i$의 균형을 맞추었다. 다음으로 발전량을 $P_i=P_i{\pm}{\Delta}$, (${\Delta}$=1.0, 0.1, 0.01, 0.001)에 대해 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\Delta})]$ > $_{min}[F(P_j+{\Delta})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\Delta}$, $P_j=P_j+{\Delta}$로 발전량을 교환하는 방법을 적용하였다. 동적 경제급전 문제의 시험사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크기 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.
본 논문은 운전금지영역을 가진 이차 볼록 발전비용 함수를 적용하는 경제급전의 최적화 문제에 대한 결정론적 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 운전금지구역을 가진 발전기는 운전금지구역을 벗어나도록 분할하고, 초기치 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$에 대해 발전단가가 큰 순서대로 발전량을 감소시키고, $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_j+{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}=1.0,0.1,0.01,0.001$에 대해 $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$의 교환 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 방법을 15-발전기의 3가지 사례에 적용한 결과 간단하면서도 항상 동일한 결과로 휴리스틱 알고리즘들에 비해 최적의 결과를 나타내었다.
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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