The paper discusses the problem of how to allocate the fund to a large number of individuals in a higher school so as to bring a higher utility return based on the theory of uncertain set. Suppose that experts can assign each invested individual a corresponding nondecreasing membership function on a close interval I according to its actual level and developmental foreground. The membership degree at the fund $x{\in}I$ is called utility degree from fund x, and product (minimum) of utility degrees of distributed funds for all invested individuals is called united utility degree from the fund. Based on the above concepts, we present an uncertain optimization model, called Maximal United Utility Degree (or Maximal Membership Degree) model for fund distribution. Furthermore, we use nondecreasing polygonal functions defined on close intervals to structure a mathematical maximal united utility degree model. Finally, we design a genetic algorithm to solve these models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1790-1806
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2015
Utility-based routing is a special type of routing approach using a composite utility metric when making routing decisions in ad hoc and sensor networks. Previous studies on the utility-based routing all use fixed retry limit and a very simple distance related energy model, which makes the utility maximization less efficient and the implementation separated from practice. In this paper, we refine the basic utility model by capturing the correlation of the transmit power, the retry limit, the link reliability and the energy cost. A routing algorithm based on the refined utility model with adaptive transmit power and retry limit allocation is proposed. With this algorithm, packets with different priorities will automatically receive utility-optimal delivery. The design of this algorithm is based on the observation that for a given benefit, there exists a utility-maximum route with optimal transmit power and retry limit allocated to intermediate forwarding nodes. Delivery along the utility-optimal route makes a good balance between the energy cost and the reliability according to the value of the packets. Both centralized algorithm and distributed implementations are discussed. Simulations prove the satisfying performance of the proposed algorithm.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.15
no.4
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pp.21-36
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2008
As the great disturbance from abusing credit cards in Korea becomes stabilized, credit card companies need to interpret credit-card delinquents classification models from the viewpoint of profit. However, hit ratio which has been used as a measure of goodness of classification models just tells us how much correctly they classified rather than how much profits can be obtained as a result of using classification models. In this research, we tried to develop a new utility-based measure from the viewpoint of profit and then used this new measure to analyze two classification models(Neural Networks and Decision Tree models). We found that the hit ratio of neural model is higher than that of decision tree model, but the utility value of decision tree model is higher than that of neural model. This experiment shows the importance of utility based measure for credit-card delinquents classification models. We expect this new measure will contribute to increasing profits of credit card companies.
An explicit expression of the optimal investment strategy corresponding to the HARA utility function under the constant elasticity of variance (CEV) model has been given by Jung and Kim [6]. In this paper we give an explicit expression of the optimal solution for the extended logarithmic utility function. And we prove an a.s. convergence of the HARA solutions to the extended logarithmic one.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.260-266
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2018
The concept of customer utility, which affects customer's adoption, is important to understand the process of technology diffusion and substitution regarding multiple generation technology. This research defined the concept of attribute-based customer utility and developed a model for measuring attribute-based customer utility. Based on the literature review and modeling, we provided the definition and a model regarding customer utility and the accuracy of the model is verified through a case study of the semiconductor industry. Customer utility for a multiple generation technology needs to consider changes by generation, or time within the same generation, and is defined as the summation of both technological and economic utilities. In addition, we can model the measurement of customer utility after converting technological and economical attributes into utilities. This research is valuable in understanding not only customer utility as a driver of customer adoption, but also for establishing technological strategy after forecasting diffusion and substitution paths based on customer utility.
Recently urban utility plants in urban areas of Korea, such as energy supply systems, municipal waste incineration systems, sewage treatment systems and so on, have caused some critical troubles, for instance the insensitive response to the seasonal or daily variation of loads, the low system efficiency and inefficient use of energy because of the large-scale system located a great distance. Therefor the design method of optimal integrated system model of various urban utility plants proposed in this study suitably to the present situation of Korea. Also, the effect analysis for the introduction of compound utility plants was studied for a new town model on a 60,000 persons scale. As the results we found that the complex plant was superior to individual urban utility plant in side of the initial investment expenses, the operating cost and other reasons.
This paper presents a fast sequencing algorithm for a mixed model assembly line with multiple workstations which minimize the total utility work and idle time. We compare the proposed algorithms with another heuristic, the Tsai-based heuristic, for a sequencing problem that minimizes the total utility works. Numerical experiments are used to evaluate the performance and effectiveness of the proposed algorithm. The Tsai-based heuristic performs best in terms of utility work, but the fast sequencing algorithm performs well for both utility work and idle time. However, the computational complexity of the fast sequencing algorithm is O (KN) while the Tsai-based algorithm is O (KNlogN). Actual computational time of the fast sequencing heuristic is 2-6 times faster than that of the Tsai-based heuristic.
Promoting low carbon transportation adoption is important for energy saving. Some prior studies have discussed on environmental values affect low carbon transportation commuting is inconclusive. This study has constructed the environmental values, utility value, and social influence-based low-carbon transportation adoption model through the theory of the technology acceptance model and VBN model and the IS success model. Through the SEM model and stepwise regression analysis, we have found that environmental values positively affect utility value, and utility value also positively affects the behavior adoption of low carbon transportation. The utility value as mediating effect in the relationship between environmental values and low carbon transportation commuting behavior. Besides, we also have found that social influence positively impacts the behavior adoption of low carbon transportation. It better enhances the level of household residents' environmental values and utility values, and social influence for promoting the adoption of low carbon transportation. This present research provides theoretical guidance and suggestions for promoting the development of low-carbon transportation innovation.
We study an optimization problem for hyperbolic absolute risk aversion (HARA) utility function under two-factor Heston's stochastic volatility model. It is not possible to obtain an explicit solution because our financial market model is complicated. However, by using asymptotic analysis technique, we find the explicit forms of the approximations of the optimal value function and the optimal strategy for HARA utility function.
As credit loan products significantly increase in most financial institutions, the number of fraudulent transactions is also growing rapidly. Therefore, to manage the financial risks successfully, the financial institutions should reinforce the qualifications for a loan and augment the ability to detect a credit loan fraud proactively. In the process of building a classification model to detect credit loan frauds, utility from classification results (i.e., benefits from correct prediction and costs from incorrect prediction) is more important than the accuracy rate of classification. The objective of this paper is to propose a new approach to building a classification model for detecting credit loan fraud based on an individual-level utility. Experimental results show that the model comes up with higher utility than the fraud detection models which do not take into account the individual-level utility concept. Also, it is shown that the individual-level utility computed by the model is more accurate than the mean-level utility computed by other models, in both opportunity utility and cash flow perspectives. We provide diverse views on the experimental results from both perspectives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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