We consider optimal designs of partially accelerated life testing which is deviced for parallel systems with the considerably long life time. In partially step-stress life testing, test items are first run simultaneously at use condition for a specified time, and the surviving items are then run at accelerated condition until a predetermined censoring time. In partially constant-stress life testing, test items are run at either use or accelerated condition only until a specified censoring time. The optimal criterion for each test is to minimize either the generalized asymptotic variance of maximum likelihood(ML) estimators of the hazard rates at use condition and the acceleration factors or the asymptotic variance of the ML estimators of the acceleration factors.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.10
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pp.1721-1730
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2007
SThis paper proposes a new dispatch scheduling algorithm in interconnected regional system operations. The dispatch scheduling formulated as mixed integer non-linear programming (MINLP) problem can efficiently be computed by generalized Benders decomposition (GBD) algorithm. GBD guarantees adequate computation speed and solution convergency since it decomposes a primal problem into a master problem and subproblems for simplicity. In addition, the inter-temporal optimal power flow (OPF) subproblem of the dispatch scheduling problem is comprised of various variables and constraints considering time-continuity and it makes the inter-temporal OPF complex due to increased dimensions of the optimization problem. In this paper, regional decomposition technique based on auxiliary problem principle (APP) algorithm is introduced to obtain efficient inter-temporal OPF solution through the parallel implementation. In addition, it can find the most economic dispatch schedule incorporating power transaction without private information open. Therefore, it can be expanded as an efficient dispatch scheduling model for interconnected system operation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.113-122
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1998
In this paper we consider the CSP requirements determination problem of new equipment(machine) system. For the newly procured equipment systems, mathematical analyses are made for the system which is constructed with the consumable parts to derive the associated CSP requirement determination model in mathematical expression. Based on these analyses, a mathematical model is derived for making an optimal CSP requirement determination subject to tile constraint of satisfying any given operational availability limitation. We assume that the failure of a part follows a Poisson process. Firstly, the operational availability concept in CSP is defined and the relation between the general system availability and the operational availability is established. Secondly, the problem is formulated as the cost minimization problem that should satisfy the operational availability limitation, and then, using the generalized Lagrange multipliers method, the optimal solution procedure is derived.
An indefinite stochastic linear-quadratic(LQ) optimal control problem with cross term over an infinite time horizon is studied, allowing the weighting matrices to be indefinite. A systematic approach to the problem based on semidefinite programming (SDP) and .elated duality analysis is developed. Several implication relations among the SDP complementary duality, the existence of the solution to the generalized Riccati equation and the optimality of LQ problem are discussed. Based on these relations, a numerical procedure that provides a thorough treatment of the LQ problem via primal-dual SDP is given: it identifies a stabilizing optimal feedback control or determines the problem has no optimal solution. An example is provided to illustrate the results obtained.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.59
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pp.53-67
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2000
In this paper we consider the CSP requirements determination problem of new equipment(machine) system. For the newly procured equipment systems, mathematical analyses are made for the system which is constructed with the consumable parts and the repairable parts to derive the associated CSP requirement determination model in mathematical expression. Based on these analyses, a mathematical model Is derived for making an optimal CSP requirement determination subject to the constraint of satisfying any given operational availability limitation. We assume that the failure of a part follows a Poisson process and the repair time has an exponential distribution. Firstly, the operational availability concept in CSP is defined and the relation between the general system availability and the operational availability is established. Secondly, the problem is formulated as the cost minimization problem that should satisfy the operational availability limitation, and then, using the generalized Lagrange multipliers method, the optimal solution procedure Is derived.
This paper determines the structures of one-homogeneous weight codes over finite chain rings and studies the algebraic properties of these codes. We present explicit constructions of one-homogeneous weight codes over finite chain rings. By taking advantage of the distance-preserving Gray map defined in [7] from the finite chain ring to its residue field, we obtain a family of optimal one-Hamming weight codes over the residue field. Further, we propose a generalized method that also includes the examples of optimal codes obtained by Shi et al. in [17].
This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally, online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.45
no.1
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pp.139-145
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1996
The input estimation method estimates maneuvering input acceleration in order to track a maneuvering target. In this paper, the optimal input estimator is derived by choosing the MAP hypothesis among maneuvering input transition hypotheses under the assumption that a maneuvering input acceleration is a semi-Markov process. The optimal input estimation method cannot be realized because the optimal filter should consider every maneuver onset time hypothesis from filter starting time to current time which increase rapidly. Hence the suboptimal filter using a sliding window is proposed. Since the proposed method can consider all hypotheses of input transitions inside the window, it is general enough to include Bogler's input estimation method. Simulation results show, however, that we can obtain a good performance even when the filter considering just one input transition in the window is used. (author). 9 refs., 3 figs., 1 tab.
In this research, we considered fractional order optimal control models for cancer, HIV treatment and glucose.These models are based on fractional order differential equations that describe the dynamics underlying the disease.It is formulated in term of left and right Caputo fractional derivative. Pontryagin's Maximum Principle is used as a necessary condition to find the optimal curve for the respective controls over fixed time period. The formulated problems are numerically solved using forward backward sweep method with generalized Euler scheme.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.680-688
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2001
In this paper, we propose a reliable method for searching the optimally performing generalized brain-state-in-a-box (GBSB) neural associative memory using an evolution program (EP) given a set of prototype patterns to be stored as stable equilibrium points. First, we exploit some qualitative guidelines necessary to synthesize the GBSB model. Next, we parameterize the solution space utilizing the limited number of parameters to represent the solution space. Then, we recast the synthesis of GBSB neural associative memories as two constrained optimization problems, which are equivalent to finding a solution to the original synthesis problem. Finally, we employ an evolution program (EP), which enables us to find an optimal set of parameters related to the size of domains of attraction (DOA) for prototype patterns. The validity of this approach is illustrated by a design example and computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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