본(本) 논문(論文)에서는 인공조림임분경영계획(人工造林林分經營計劃) 문제를 해결하기 위하여 임업(林業)에서 최근 새롭게 적용되고 있는 퍼지 다목표(多目標) 선형계획법(線型計劃法)을 소개한다. 우선 퍼지 집합이론(集合理論)이 간략하게 설명되고 퍼지 선형계획법(線型計劃法) 및 퍼지 다목표 선형계획법이 개념적으로 소개된다. 그 다음 연구대상지역의 자료를 분석하여 표준적(標準的) 선형계획(線型計劃)모델이 구성되고 이 모델의 컴퓨터 계산에 의해 4개의 목재가격(木材價格) 범위에 대한 최적해(最適解)(순현재가(純現在價))가 각각 계산된다. 이 선형계획모델은 불확실한 4개의 목재가격정보를 조정하기 위해서 퍼지 다목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델로 재구성된다. 그리고 이 퍼지 모델의 계산에 의해 절충최적해(折衷最適解)가 얻어지게 된다. 4개의 목재가격 범위에 대해 얻어진 4개의 최적해와 하나의 절충최적해가 비교(比較)되고 논의(論議)된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1069-1084
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2011
This paper considers an optimal base station clustering problem for designing a mobile (wireless) communication network. For a given network with a set of nodes (base stations), the problem is to optimally partition the set of nodes into subsets (each called a cluster) such that the associated inter-cluster traffic is minimized under certain topological constraints and cluster capacity constraints. In the problem analysis, the problem is formulated as an integer programming problem. The integer programming problem is then transformed into a binary integer programming problem, for which the associated linear programming relaxation is solved in a column generation approach assisted by a branch-and-bound procedure. For the column generation, both a heuristic algorithm and a valid inequality approach are exploited. Various numerical examples are solved to evaluate the effectiveness of the LP (Linear Programming) based branch-and-bound algorithm.
본 논문에서는 최적의 유한 정밀도 계수를 갖는 1차원 및 2차원 필터 설계 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 선형 계획(LP-linear programming)을 반복적으로 사용하는 BaB(branch and bound) 알고리듬에 인접해 있는 SP(sub-problem)들의 최적해가 서로 매우 밀접한 관계가 있다는 사실에 기초를 두고 있다. 기존의 설계 알고리듬은 각 SP를 풀기 위하여 LP를 새로 수행한 반면에, 제안된 알고리듬은 인접한 SP들 사이의 관계를 이용하여 LP의 입력이 되는 주파수 제한조건의 수를 크게 줄인다. 따라서 기존의 방법에 비하여 전체적인 이산계수 FIR 필터 설계의 계산량이 줄어든다. 또한, 본 논문에서는 계수가 특히 2의 멱승의 합으로 주어지는 경우 기존의 방법보다 더욱 효율적인 가지치기 방법을 제안하였다. 이러한 가지치기 방법을 제안된 LP 해결 방법과 함께 이용함으로써 2의 멱승의 합으로 계수가 주어지는 필터의 설계 시간을 더욱 크게 줄일 수 있음을 보였다.
제품 포트폴리오 문제(PPP)는 n개 제품 들 중에서 최대 이익을 창출하도록 특정 제품의 생산량을 결정하는 최적화 문제이다. 이러한 최적화 문제를 풀 수 있는 유일한 방법으로 선형계획법(LP)이 알려져 있다. 선형계획법은 n개의 선형함수를 최적화시키는 문제로 LINGO나 엑셀 해결사 등을 활용하는 실정이다. 본 논문은 제품 원가 대비 이익 비율인 CPR 개념을 도입하여 CPR 내림차순으로 정렬한 후, 최대 CPR 제품부터 허용된 최대 생산량을 실제 생산량으로 수기 식으로 결정하는 단순한 알고리즘을 제안하였다. 6개의 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 선형계획법에 비해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
This paper presents a robust power system state estimator using linear programming(LP). LP state estimators minimize the weighted sum of the absolute values of the measurement residuals. In this paper, WLS(weighted least square) and WLAV(weighted least absolute value) state estimators are run with same measurement sets including bad data in order to compare the robustness to bad data and convergence characteristics of the two methods. Simulations with three test cases are performed and the results are presented, using IEEE 14 bus system.
A lot of DSM (Demand Side Management) programs have been implemented to promote the effective utilization of resources and the rational development of power industry, and various economic analyses and policy-based studies on DSM have been executed to determine effective subsidy budget. In this paper, a new objective function for deciding an optimal incentive allocation among various programs is presented by introducing the maximization of the total saving power of the programs. For simplicity, the objective function and the constraints is linearized to apply LP(Linear Programming) method. LP program based on Simplex Method was developed by MATLAB. An optimal incentive allocation of 4 DSM programs is presented by the use of the developed MATLAB program.
Available transfer capability(ATC) is an important indicator of the usable amount of transmission capacity accessible by several parties for commercial trading in power transaction activities. This paper deals with an application of optimization technique for available transfer capability(ATC) calculation and analyzes the results of ATC by considering several constraints. Especially several optimization techniques are used to solve the ATC problem with state-steady security constraints. The results are compared with that of repeat power flow(RPF), sequential quadratic programming(SQP) and linear programming(LP). The proposed method is applied to 10 machines 39 buses model systems to show its effectiveness.
We present a two dimensional linear programming knapsack problem with the extended GUB constraint. The presented problem is an extension of the cardinality constrained linear programming knapsack problem. We identify some new properties of the problem and derive a solution algorithm based on the parametric analysis for the knapsack right-hand-side. The solution algorithm has a worst case time complexity of order O($n^2logn$). A numerical example is given.
In this paper, we consider a maximin version of the linear programming knapsack problem with extended generalized upper bound (GUB) constraints. We solve the problem efficiently by exploiting its special structure without transforming it into a standard linear programming problem. We present an O(n$^3$) algorithm for deriving the optimal solution where n is the total number of problem variables. We illustrate a numerical example.
수요관리를 통해 전기요금을 절감할 수 있다. 부하의 수요 관리 방법 중 하나로 ESS를 설치해 수요가 높은 시간대의 부하를 수요가 낮은 시간대로 옮기는 peak shifting을 사용함으로써 최대 부하를 낮추고 전력량 요금을 절감할 수 있다. 전기요금은 계약 용량 당 기본요금과 전력량 요금으로 이루어져있다. 전력량 요금을 최소화하기 위한 최적화 수행시 목적함수는 선형식으로 표현할 수 있으며, 기본 요금 최소화를 위한 목적함수는 이차식으로 표현할 수 있다. 선형식으로 표현된 목적함수에서는 ESS PCS(Power Conversion System)의 충, 방전 효율이 다른 경우를 다룰 수 없기 때문에 본 논문에서 충, 방전 효율이 다른 경우의 영향을 반영하고 혼합정수계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)을 이용할 수 있는 정식을 제시하였다. 혼합정수계획법을 사용한 정식에서는 사전에 정해진 최대 부하 절감율에 대해 전기요금 최소화를 수행하게 되지만 최대 부하 절감과 전기요금 절감을 동시에 고려하기 위해서는 이차 계획법을 사용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 각 최적화 방법에 대한 장, 단점을 도시철도 변전소에 대한 시뮬레이션 결과를 정량적으로 비교분석하여 ESS 설비계획수립에 적합한 최적화 방법을 선택할 수 있는 근거를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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