This paper presents the application of Differential Evolution (DE) algorithm to obtain a solution for Bid Based Dynamic Economic Dispatch (BBDED) problem including the transmission losses and to maximize the social profit in a deregulated power system. The IEEE-30 bus test system with six generators, two customers and two trading periods are considered under various bidding strategies in a day-ahead electricity market. By matching the bids received from supplying and distributing entities, the Independent System Operator (ISO) maximize the social profit, (with the choices available). The simulation results of DE are compared with the results of Particle swarm optimization (PSO). The results demonstrate the potential of DE algorithm and show its effectiveness to solve BBDED.
부하 평형은 과부하 사이트의 부하종 일부를 다른 사이트로 옮김으로써 분산 처리 시스템의 성능 개선을 꾀한다. 본 논문에서는 source-initiate와 server-initiate 방 식을 모두 지원하며 극단적인 예로서 m/m/1 대기행렬(부하 비평형)과 m/m/n 대기 행렬 (완전한 부하 평형)도 모델화 할 수 있는 부하 평형 방식을 제안하였다. 이 방식은 상 태 변수를 각 사이트에 복제하고 각 복사본의 일치성을 완화한다. 그리고 오래된 스케 줄러가 통신을 하지 않고도 부하 평형을 보장할 수 있는 충분조건을 요도하였다. 이 모델을 이용하면 부하 평형의 문제가 상태의 일관성을 유지하는 문제로 바뀌게 되며 기존의 비딩 알고리즘보다 통신량이 적어지게 된다. 이벤트 트레이싱 방법으로 모의 실험하였으며 2개의 극단적인 경우 및 비딩알고리즘과 비교하였다. 그 결과 평균 응답 시간과 통신량에 있어서 비딩알고리즘보다 각각 0-35%, 40-100%의 성능향상을 보였다. 마지막으로 각 시스템 피라미터의 영향을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3638-3657
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2022
In urban vehicular edge computing (VEC) environments, one edge server always serves many task requests in its coverage which results in the resource-constrained problem. To resolve the problem and improve system utilization, we first design a general hierarchical resource management framework based on typical VEC network structures. Following the framework, a specific interacting protocol is also designed for our decision algorithm. Secondly, a greedy bidding-based multi-hop task scheduling decision algorithm is proposed to realize effective task scheduling in resource-constrained VEC environments. In this algorithm, the goal of maximizing system utility is modeled as an optimization problem with the constraints of task deadlines and available computing resources. Then, an auction mechanism named greedy bidding is used to match task requests to edge servers in the case of multiple hops to maximize the system utility. Simulation results show that our proposal can maximize the number of tasks served in resource constrained VEC networks and improve the system utility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1336-1356
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2017
The spectrum scarcity crisis has resulted in a shortage of resources for many emerging wireless services, and research on dynamic spectrum management has been used to solve this problem. Game theory can allocate resources to users in an economic way through market competition. In this paper, we propose a bidding game-based spectrum allocation mechanism in cognitive radio network. In our framework, primary networks provide heterogeneous wireless service and different numbers of channels, while secondary users have diverse bandwidth demands for transmission. Considering the features of traffic and QoS demands, we design a weighted interference graph-based grouping algorithm to divide users into several groups and construct the non-interference user-set in the first step. In the second step, we propose the dynamic bidding game-based spectrum allocation strategy; we analyze both buyer's and seller's revenue and determine the best allocation strategy. We also prove that our mechanism can achieve balanced pricing schema in competition. Theoretical and simulation results show that our strategy provides a feasible solution to improve spectrum utilization, can maximize overall utility and guarantee users' individual rationality.
본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.
본 논문에서는 쿠르노 모형을 적용한 양방향입찰 전력 풀시장에서 입찰에 참여하는 발전기가 최대 이익을 얻기 위한 입찰전략으로서 신경회로망의 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 최적 입찰발전량과 입찰가격을 수립하는 기법에 관하여 연구한다. 전력시장 환경은 n 개의 발전기들이 참여하는 비협조적 불완전정보 시장으로 설정하고 Bayesian의 조건부 확률이론을 적용하여 상대 발전기들의 발전비용함수와 시장의 수요함수를 추정하여 발전기 상호간 쿠르노-내쉬균형점을 이루는 최적 입찰발전량을 예측한다. 그리고 이익을 극대화시키기 위해 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 시장의 가격 탄력성과 쿠르노 시장균형가격에 연결가중치를 조절함으로써 입찰가격이 계통한계가격에 근접하도록 최적 입찰전략을 수립한다.
본 논문에서는 사용자의 속성과 물품에 대한 속성을 이용한 효과적인 경매시스템의 알고리즘에 대하여 연구하였다. 사람이 경매를 하는 것과 유사한 척도를 가지고 물품에 대한 가격을 결정하고 입찰가를 제안할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이것은 본 연구에서는 물품에 대한 다속성을 이용하여 다수의 입찰자들의 제한된 자율성을 가진 agent들이 경매를 참여할 수 있도록 하였다. 또한 입찰자가 물품에 대한 금액을 산정 하는데 보다 객관적으로 판단을 할 수 있도록 보조하여준다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 사람과 유사한 경매를 할 수 있을 뿐만 아니라, 사람의 감성부분도 속성에 추가할 수 있는 특징이 있다.
In competitive electricity markets, the System Operator (SO) coordinates the overall maintenance schedules when the collective maintenance schedule reported to 50 by Gencos not satisfy the specified operating criteria, such as system reliability or supply adequacy. This paper presented a method that divides generator maintenance scheduling of the 50 into a master-problem and a sub-problem. Master-problem is schedule coordination and sub-problem is DC-optimal power flow. If sub-problem is infeasible, we use the algorithm of modifying operating criteria of master-problem. And, the 50 should use the open information only, because the information such as cost function of a generator and bidding Price is highly crucial for the strategies of profit maximization.
The nodal marginal cost and the congestion charge are used as the econimic signals for the electricity price and new invetments in deregulated power systems. In this paper, the nodal marginal cost and the congestion charge are calculated by using the shadow prices resulted from the calculation of Optimal Power Flow(OPF). Linearization of inequality constraints and piecewise linear cost functions make an OPF problem LP-based forms. In order to use the shadow price, the Interior Point(IP) algorithm is applied as a solution technique to the formulation. This paper proposes an algorithm to determine efficients initial points which are guaranteed to be interior points.
This paper deals with a new automated guided vehicle (AGV) control system for distributed control. Proposed AGV control system adapts the multi-agent technology. The system is composed of two types of controller: routing and order. The order controller is in charge of assignment of orders to AGVs. Through the bidding-based negotiation with routing controllers, the order controller assigns a new order to the proper AGV. The order controller announces order information to the routing controllers. Then the routing controllers generate a routing schedule for the order and make a bid according to the routing schedule. If the routing schedule conflicts with other AGV's one, the routing controller makes an alternative through negotiation with other routing controllers. The order controller finally evaluates bids and selects one. Each controller consists of a set of agents: negotiation agent, decision making agent and communication agent. We focus on the agent architecture and negotiation-based AGV scheduling algorithm. Proposed system is validated through an exemplary scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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