가뭄상황 또는 가뭄이 임박한 상황에서의 저수지 운영은 수요관리개념(단계별 급수)에서의 운영률을 필요로 한다. 본 연구는 저수지 갈수대응 차원에서 수문상황에 따른 단계별 방류량 감소를 고려할 수 있는 heding 효과를 고려한 단일 저수지 운영률 개발을 목표로 하였다. hedging 효과를 고려한 최적운영률 결정에는 혼합정수계획기법이 적용되었으며, 정식화단계에는 Shih 등(1994)의 hedging효과를 고려한 운영률을 개선하여 정식화 요소에 Hashimoto 등(1982)의 위험도 평가기준을 포함시켰다. 또한 hedging항의 비선형 해석을 수행하기 위하여 축차 선형계획기법을 도입ㆍ정식화에 적용하였다. 본 hedging운영률의 적용결과 대청다목적댐에 대하여 hedging 매개변수론 산정하였으며, 이를 통하여 각 월별 갈수대응 제한공급 시점 저수량(trigger volume)을 산정할 수 있었다.
In this paper, we present a multi-period 0-1 knapsack problem which has the cardinality constraints. Theoretically, the presented problem can be regarded as an extension of the multi-period 0-1 knapsack problem. In the multi-period 0-1 knapsack problem, there are n jobs to be performed during m periods. Each job has the execution time and its completion gives profit. All the n jobs are partitioned into m periods, and the jobs belong to i-th period may be performed not later than in the i-th period, i = 1, ${\cdots}$, m. The total production time for periods from 1 to i is given by $b_i$ for each i = 1, ${\cdots}$, m, and the objective is to maximize the total profit. In the extended problem, we can select a specified number of jobs from each of periods associated with the corresponding cardinality constraints. As the extended problem is NP-hard, the branch and bound method is preferable to solve it, and therefore it is important to have efficient procedures for solving its linear programming relaxed problem. So we intensively explore the LP relaxed problem and suggest a polynomial time algorithm. We first decompose the LP relaxed problem into m subproblems associated with each cardinality constraints. Then we identify some new properties based on the parametric analysis. Finally by exploiting the special structure of the LP relaxed problem, we develop an efficient algorithm for the LP relaxed problem. The developed algorithm has a worst case computational complexity of order max[$O(n^2logn)$, $O(mn^2)$] where m is the number of periods and n is the total number of jobs. We illustrate a numerical example.
플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.
This research suggests an interactive methodology for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the World Wide Web environment. Our methodology lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the web environment. Only the partial weak order of variables and objectives from the group decision makers are enough for searching the best compromising solution. For such a purpose, we expand the Dror and Gass algorithm to the group decision context. And we suggest the system architecture of a web-based GDSS for the Implementation of our methodology.
Fuzzy L.P. with Multi-criteria function is adopted in this VAR planning algorithm to accomplish the optimization of comflicting objectives, such as the amount of the VAR installed and power system loss, while keeping the bus voltage profile within an admissible range. Fuzzy L.P. with Multi-criteria function, a powerful tool dealing with the fuzziness of satisfaction levels of the constraints and the goal of objective functions, enables us to search for the solutions which may contribute in VAR planning. This advantage is not provided by traditional standardized L.P. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified by the test on the IEEE-30 bus system.
전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.
본 연구에서는 기업의 운영과 재정, 경쟁력 등에 영향을 비치는 전략적으로 중요한 의사결정인 공급업체 선정을 위한 수리적 평가모형을 제시하고자 하였다. 우수한 공급업체 평가 및 선정을 위한 의사결정을 위해서는 서로 상충되는 다양한 양적요인과 질적요인에 대한 고려가 필요하다. 기존의 연구들이 제시한 단일목적 혹은 다수 목적의 최적화를 추구하는 수리적 모형들 대부분은 공급업체 선정과정예서 매우 중요한 역할을 담당하는 질직 요인을 반영치 않았거나, 모형의 유연성이 제한적 이어 광범위한 활용이 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서는 공급업체 평가 및 선정을 위해 양적요인뿐만 아니라 질적요인을 동시에 고려한 최선의 공급업체 선정과 주문량 결정을 위한 AHP기법과 선형계획모형을 결합한 통합모형을 제시하였다. 본 통합모형은 공급업체 선정을 위한 평가요인과 이들의 상대적 중요도를 기업의 경영상황에 따라 선택 조정할 수 있으며, 제약조건에 대한 추가나 수정에 유연성을 부여함으로써 기업의 공급업체 평가 및 선정을 위한 실제적인 활용 가능성을 제고시키고자 하였다
This paper presents a fuzzy-GA method to resolve dispersed generator placement for distribution systems. The problem formulation considers an objective to reduce power loss costs of distribution systems and the constraints with the number or size of dispersed generators and the deviation of the bus voltage. The main idea of solving fuzzy nonlinear goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multi-objectives functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature and solve the problem using the proposed genetic algorithm, without any transformation for this nonlinear problem to a linear model or other methods. The method proposed is applied to the sample systems to demonstrate its effectiveness.
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
Fuzzy L. P. with Multi-criteria function is adopted in this VAR allocation algorithm to accomplish the optimization of co-conflicting objectives, such as the amount of the VAR Installed and power system loss, while keeping the bus voltage profile within an admissible range. fuzzy L. P., a powerful tool dealing with the fuzziness of satisfaction levels of the constraints and the goal of objective functions, enables us to search for the solutions which may contribute in VAR planning. This advantage Is not provided by traditional standardized L. P. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified by the test on the IEEE-30 bus system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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