In this paper, we present a systematic optimization method that has flexibility of exact assignment of eigenstructure with disturbance suppression and fault isolation capability. The eigenstructure for fault isolation is assigned by the inclusion of a eigenstructure assignment problem in the objective function as well as a disturbance suppression term is also included in the objective function enhance the robustness of the control scheme. The proposed scheme is applied to designing asimple system to confirm the usefulness of the scheme.
This paper suggests improvements in travel cost function of transit assignment model by analysing existing model. Two types of travel cost function are widely used for congested public networks. The one is used for strictly restricting public transport capacity. Another is non-decreasing function such as BPR function. In this paper, we analyse two types of travel cost function in case of intercity rail. The characteristics of intercity rail are different from those of public transit in urban area. Therefore travel cost function must be differently applied in each case.
The purpose of the thesis is providing a new formulation for the transit assignment problem. The existing models dealing with the transit assignment problem don't consider the congestion effects due to the insufficient capacity of transit vehicles. Besides, these models don't provide solutions satisfying the Wardrop's user equilibrium conditions. The congestion effects are considered to be concentrated at the transit stops. For the transit lines, the waiting times at the transit stops are dependent on the passenger flows. The new model suggests the route section cost function analogous to the link performance function of the auto assignment to reflect the congestion effects in congested transit network. With the asymmetric cost function, the variational inequality programming is used to obtain the solutions satisfying Wardrop's condition. The diagonalization algorithm is introduced to solve this model. Finally, the results are compared with those of EMME/2.
The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.
Powell-Miller theory is a good method to express or treat incorrect information. But it has limitation that requires too much time to apply to actual situation because computational complexity increases in exponential and functional way. Accordingly, there have been several attempts to reduce computational complexity but side effect followed - certainty factor fell. This study suggested expanded Approximation Algorithm. Expanded Approximation Algorithm is a method to consider both smallest supersets and largest subsets to expand basic space into a space including inverse set and to reduce Approximation error. By using expanded Approximation Algorithm suggested in the study, basic probability assignment function value of subsets was alloted and added to basic probability assignment function value of sets related to the subsets. This made subsets newly created become Approximation more efficiently. As a result, it could be known that certain function value which is based on basic probability assignment function is closely near actual optimal result. And certainty in correctness can be obtained while computational complexity could be reduced. by using Algorithm suggested in the study, exact information necessary for a system can be obtained.
Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.
In this paper, we consider the robust pole assignment and the upper bound of quadratic cost function for the linear systems with time-varying uncertainy. The considered uncertainties are both the norm bounded unstructured case and the structured case that has the matrix polytope type uncertain structure. We derve conditions that guarantee the robust pole assignment inside a disk in the L.H.P. and the robust stability. Also, we derive the upper bound of quadratic cost for thil pole assigned systems. Finally, we show the usefulness of our results by an example.
This research deals with a task assignment problem to worker group which consists of one master and one assistant. Each task must be assigned to only one worker group and it is possible to make a pair of each master and each assistant to organize a worker group. A worker group may have more than one task assigned to it, but the workloads of each worker group must be balanced within the allowable range. This problem can be formulated mathematically using the Mixed Integer Programming(MIP), where the objective function is to minimize the total assignment cost. A two phase heuristic algorithm is suggested in order to find approximate solutions. The first phase is to obtain an initial solution, where the initial assignment is performed to follow the workload adjustment. In the second phase, the solution is improved through the repeated process of the exchange and the assignment adjustment. Numerical experiments have been performed to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
Optimizing transient response for both tracking reference signals and disturbance rejection is determined by the poles and zeros of the transfer function. Thus, optimal pole assignment and how should weighting matrix for the performance index be chosen is very important to achieve optimum transient response. This paper focus its attention on the choosing and analysis of weighting matrix for optimum pole assignment. Optimum pole assignment is defined for linear time-invariant continuous systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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