본 논문에서는 군용 통신망에 대한 주파수 지정 문제를 그래프 이론 관점에서 접근하여 해결하는 방법을 소개한다. 선행 연구에서 제안한 알고리즘을 본 문제에 맞게 구현하였으며, 새로운 알고리즘을 제안하여 얻은 해의 성능이 최적의 값에 거의 근접함을 증명하였다. 또한, 이중 편파 안테나의 편파를 동시에 배정하여 주파수 지정 문제 해의 성능을 극대화하는 알고리즘을 소개하였다.
다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.
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.
A missile defense system is composed of radars detecting incoming missiles aiming at defense assets, command control units making the decisions on weapon target assignment, and artillery batteries firing of defensive weapons to the incoming missiles. Although, the technology behind the development of radars and weapons is very important, effective assignment of the weapons against missile threats is much more crucial. When incoming missile targets toward valuable assets in the defense area are detected, the asset-based weapon target assignment model addresses the issue of weapon assignment to these missiles so as to maximize the total value of surviving assets threatened by them. In this paper, we present a model for an asset-based weapon assignment problem with shoot-look-shoot engagement policy and fixed set-up time between each anti-missile launch from each defense unit. Then, we show detailed linear approximation process for nonlinear portions of the model and propose final linear approximation model. After that, the proposed model is applied to several ballistic missile defense scenarios. In each defense scenario, the number of incoming missiles, the speed and the position of each missile, the number of defense artillery battery, the number of anti-missile in each artillery battery, single shot kill probability of each weapon to each target, value of assets, the air defense coverage are given. After running lpSolveAPI package of R language with the given data in each scenario in a personal computer, we summarize its weapon target assignment results specified with launch order time for each artillery battery. We also show computer processing time to get the result for each scenario.
Jin, Ming-Hui;Wu, Eric Hsiao-Kuang;Horng, Jorng-Tzong
Journal of Communications and Networks
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제5권1호
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pp.43-54
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2003
Due to insufficient available bandwidth resources and the continuously growing demand for cellular communication services, the channel assignment problem has become increasingly important. To trace the optimal assignment, several heuristic strategies have been proposed. So far, most of them focus on the small-scale systems containing no more than 25 cells and they use an anachronistic cost model, which does not satisfy the requirements ity. Solving the small-scale channel assignment problems could not be applied into existing large scale cellular networks' practice. This article proposes a decomposition approach to solve the fixed channel assignment problem (FCAP) for large-scale cellular networks through partitioning the whole cellular network into several smaller sub-networks and then designing a sequential branch-and-bound algorithm that is made to solve the FCAP for them sequentially. The key issue of partition is to minimize the dependences of the sub-networks so that the proposed heuristics for solving smaller problems will suffer fewer constraints in searching for better assignments. The proposed algorithms perform well based on experimental results and they were applied to the Taiwan Cellular Cooperation (TCC) in ChungLi city to find better assignments for its network.
Background: Occupational health and safety (OHS) is a significant interest of all governments to prevent workplace hazards. Although appropriate legislation and regulations are essentials for the protection of workers, they are solely not enough. Application of them in practice should be secured by an efficient inspection system. Fundamental components of an inspection system are inspectors and their audit tasks. Maintaining the fair balanced task assignment among inspectors strictly enhances the efficiency of the overall system. Methods: This study proposes a two-phased goal programming approach for OHS inspectors' task assignments and presents a case study. Results: The solution approach gives the balanced assignment of inspectors to the workplaces in different cities of the country in the planning period. The obtained schedule takes into account the distances covered by the work places and the number of the workplaces' employees to be audited and pays attention to the human factors by considering the preferences of the inspectors. The comparisons between the obtained optimal schedule and the implemented one that is produced manually show that the approach not only maintains the technical requirements of the problem, but also provides social and physical balance to the task assignment. Conclusion: Both the approach and the application study are expected to offer fruitful inspirations in the area of safety management and policy and they provide a good guide for social policy and organizational aspects in the field of OHS inspectors' task assignment.
셀룰라 이동통신 제어 시스템에서 고도의 스펙트럼 효과를 도출해 내기 위해 셀에서 호에 대한 채널을 할당하는 것은 한정된 주파수 대역폭내에서 중요한 문제이다. 이동통신 제어 시스템에 있어서는 스펙트럼 효과를 그래프 이론의 색채화 문제로 연관 시킬 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 이동통신 제어시스템의 그래프 이론을 이용하여 채널 오프셋 구조를 제안하고, 그래프 색채화 문제와 관련된 채널 오프셋 구조의 색체화 대역폭을 수식화 하였다. 수식화 된 채널할당 문제로부터 채널 구성에 따른 셀 설계와 보다 효율적인 주파수 스펙트럼의 최적 채널 오프셋을 연구하여 전체 스펙트럼 대역폭에 대한 상한치와 하한치를 부여 한다.
The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.
In this paper, we investigate the D2D Transmitter(Tx) and Receiver(Rx) pair assignment problem in the cellular system where D2D users share the uplink resource of the cellular system. Sharing the uplink resource of the cellular system may cause interference to the cellular system, though it is beneficial to improve the D2D user Capacity. Therefore, to protect the cellular users, D2D transmit power should be carefully controlled. In this work, we focus on optimal Tx-Rx assignment in such a way that the total transmit power of users is minimized. First, we consider the optimum Tx-Rx assignment in general and the corresponding complexity. Then, we propose an iterative D2D Tx-Rx assignment algorithm with low complexity that can minimize total transmit power of users. Finally, we present the numerical examples that show the complexity and the convergence to the unique transmit power level.
In this paper, we consider a channel ordering problem that seeks to maximize the service quality in mobile radio communication systems. If a base station receives a connection request from a mobile user, one of the empty channels belonging to the base station is assigned to the mobile user. In case multiple empty channels are available, we can choose one that incurs least interference with other channels assigned to adjacent base stations. However, note that a pair of channels that are not separated enough generates interference only if both channels are assigned to mobile users. That is, interference between channels may vary depending on the channel assignment sequence for each base station and on the distribution of mobile users. To find a channel assignment sequence that seems to generate minimum interference, we develop an optimization model considering various scenarios of mobile user distribution. Simulation results show that channel assignment sequence determined by the scenario based optimization model significantly reduces the interference provided that scenarios and interference cost are properly generated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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