Although FMS implementation in Korea is not yet mature, the worldwide empirical data shows the diffusion of FMS is inevitable in near future. As the reletionships between the high capital cost and the relative benefits and advantages are complex to analyse, it is rather beneficial to prepare the effective operation strategies which exploit the FMS flexibility, such as machine loading with alternative routing and dispatching rules. This paper shows the formulation applying a goal programming model for the loading problem with objectives of minimizing the production cost and maximizing the machine utilization, including constraints such as machine tool capacity and demands, etc. A realistic random FMS model is developed for illustration. Since loading and dispatching are a composite of two interdependent tasks, simulation is made to investigate the interactions between the two.
A decode-and-forward two-way relay system benefits from orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and relay transmission. In this paper, we consider a decode-and-forward two-way relay system over OFDMwith two strategies: A joint subcarrier matching algorithm and a power allocation algorithm operating with a total power constraint for all subcarriers. The two strategies are studied based on average capacity using numerical analysis by uniformly allocating power constraints for each subcarrier matching group. An optimal subcarrier matching algorithm is proposed to match subcarriers in order of channel power gain for both transmission sides. Power allocation is defined based on equally distributing the capacity of each hop in each matching group. Afterward, a modified water-filling algorithm is also considered to allocate the power among all matching groups in order to increase the overall capacity of the network. Finally, Monte Carlo simulations are completed to confirm the numerical results and show the advantages of the joint subcarrier matching, power allocation and water filling algorithms, respectively.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권3호
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pp.162-170
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2014
Appearance-based subspace models such as eigenfaces have been widely recognized as one of the most successful approaches to face recognition and tracking. The success of eigenfaces mainly has its origins in the benefits offered by principal component analysis (PCA), the representational power of the underlying generative process for high-dimensional noisy facial image data. The sparse extension of PCA (SPCA) has recently received significant attention in the research community. SPCA functions by imposing sparseness constraints on the eigenvectors, a technique that has been shown to yield more robust solutions in many applications. However, when SPCA is applied to facial images, the time and space complexity of PCA learning becomes a critical issue (e.g., real-time tracking). In this paper, we propose a very fast and scalable greedy forward selection algorithm for SPCA. Unlike a recent semidefinite program-relaxation method that suffers from complex optimization, our approach can process several thousands of data dimensions in reasonable time with little accuracy loss. The effectiveness of our proposed method was demonstrated on real-world face recognition and tracking datasets.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.835-840
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2009
Lately, Building Information Modeling (BIM) emerges as the most promising technology, now is expected to bring a great deal of improvement of productivity in every aspect of the construction industry. One of the BIM based scheduling is to use BIM model as a base for applying to schedule analysis and simulation tools. This type of tools may incorporate a various types of information such as the building model, construction method information, resource information, productivity information, rules and constraints to optimize activity sequencing. This paper proposes a framework of BIM based simulating system which can be used to optimize construction processes, especially for the floor construction cycle. For the purpose, all of the necessary components of the system will be defined and represented, and next an algorithm will be introduced to demonstrate the principle of simulating operation. The benefits of this technique are basically two : to test and optimize construction methods in respect of the construction duration and to reduce the floor construction cycle.
This paper presents the general system theory and its applications to the safety analysis method that is a recent trend over the traditional event-driven model. This new model is known as STAMP(Systems Theory Accident Modeling and Process)proposed by Nancy G. Leveson in MIT. The new model has benefits of systemic approaches concerning the system safety as a whole including the context it is in, its stimulants and outcomes, and its parts as well as the relationships among them in a holistic manner. The method consists of a hierarchical control structure, a process model, and the safety constraints governing the control. This paper demonstrates an example the contrasts the differences between the approaches of STAMP and the traditional safety models.
In this paper, we show an application of constraint logic programming to the operation scheduling on machines in a job shop. Constraint logic programming is a new genre of programming technique combining the declarative aspect of logic programming with the efficiency of constraint manipulation and solving mechanisms. Due to the latter feature, combinatorial search problems like scheduling may be resolved efficiently. In this study, the jobs that consist of a set of related operations are supposed to be constrained by precedence and resource availability. We also explore how the constraint solving mechanisms can be defined over a scheduling domain. Thus the scheduling approach presented here has two benefits: the flexibility that can be expected from an artificial intelligence tool by simplifying greatly the problem; and the efficiency that stems from the capability of constraint logic programming to manipulate constraints to prune the search space in an a priori manner.
The theme-type self-harvest concept proposed in this research will be applied as a relevant reference in planning and realizing urban-rural exchange facilities at the village level. The aim of this paper is to describe the concept, to characterize the self-harvesters and organic farmers involved, to illustrate the ecological, economic and social interaction and the possible constraints of the concept. What is more important, however, is to develop programs for consultants, organic farmers and green-minded consumers, to vitalize direct transaction. The proponents of self-harvest are convinced that this concept leads to ecological, economic and social benefits, which will help to design a sustainable food supply system for small, medium and large cities.
This paper presents the general system theory and its applications to the safety analysis method that is a recent trend over the traditional event-driven model. This new model is known as STAMP(Systems Theory Accident Modeling and Process) proposed by Nancy G. Leveson in MIT. The new model has benefits o f systemic approaches concerning the system safety as a whole including the context it is in, its stimulants and outcomes, and its parts as well as the relationships among them in a holistic manner. The method consists of a hierarchical control structure, a process model, and the safety constraints governing the control. This paper demonstrates an example that contrasts the differences between the approaches of STAMP and the traditional safety models.
This paper provides a simple microeconomic model of terrorist attcks and anti-terrorism policies. The terrorists can be characterised as rational actors, choosing between legal activities and terrorist activities to promote their political goals. Since their resources are limited, one can think of anti-terrorist policies by examining how such policies affect the objectives and constraints of terrorists. Deterrence policy seeks to reduce terrorist attacks by raising the cost of undertaking terrorist acts. Proactive policy aims at preventing attacks by destroying terrorists' resources (fund, personnel, leadership). This paper suggests another type of anti-terrorist policy which is to reduce the benefits of (or in other words, raising the opportunity costs of) terrorist acts. Such a policy is based on decentralisation in political decision-making and economic power.
In this research, a newly developed nature-inspired optimization method, the Lion Pride Optimization algorithm (LPOA), is utilized for optimal design of composite steel box girder bridges. A composite box girder bridge is one of the common types of bridges used for medium spans due to their economic, aesthetic, and structural benefits. The aim of the present optimization procedure is to provide a feasible set of design variables in order to minimize the weight of the steel trapezoidal box girders. The solution space is delimited by different types of design constraints specified by the American Association of State Highway and Transportation Officials. Additionally, the optimal solution obtained by LPOA is compared to the results of other well-established meta-heuristic algorithms, namely Gray Wolf Optimization (GWO), Ant Lion Optimizer (ALO) and the results of former researches. By this comparison the capability of the LPOA in optimal design of composite steel box girder bridges is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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