레이더 임무 스케줄링은 제한된 자원 환경에서 레이더의 성능을 향상시키기 위해 효과적으로 임무 배치를 하는 것이다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 복수 운용 시의 스케줄링 성능 평가를 위해 총 지연 시간의 합을 목적함수로 정의하고, 실시간성을 고려한 휴리스틱 접근법을 제시한다. 제안된 스케줄링 기법들을 일반적인 임무 시뮬레이션 환경에서 비교 분석하였으며, 특히, 다기능 레이더의 복수 운용에서의 스케줄링 성능을 분석한다.
Tianhao Zhao;Linjie Wu;Di Wu;Jianwei Li;Zhihua Cui
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1100-1122
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2023
Scheduling user-submitted cloud tasks to the appropriate virtual machine (VM) in cloud computing is critical for cloud providers. However, as the demand for cloud resources from user tasks continues to grow, current evolutionary algorithms (EAs) cannot satisfy the optimal solution of large-scale cloud task scheduling problems. In this paper, we first construct a large- scale multi-objective cloud task problem considering the time and cost functions. Second, a multi-objective optimization algorithm based on multi-factor optimization (MFO) is proposed to solve the established problem. This algorithm solves by decomposing the large-scale optimization problem into multiple optimization subproblems. This reduces the computational burden of the algorithm. Later, the introduction of the MFO strategy provides the algorithm with a parallel evolutionary paradigm for multiple subpopulations of implicit knowledge transfer. Finally, simulation experiments and comparisons are performed on a large-scale task scheduling test set on the CloudSim platform. Experimental results show that our algorithm can obtain the best scheduling solution while maintaining good results of the objective function compared with other optimization algorithms.
The purpose of this study is to present models for evaluation and selection of DataBase Management Systems(DBMS) suppliers. The major concern of management is that most decision problems have multiple, usually conflicting, criteria. The fuzzified multiple-objective programming models are given to accomodate the aspiration level and satisfaction level of decision makers. The proposed models are classified into two types, that is, pre-emptive priority and interpolated non-membership function model. Numerical examples illustrating each type of model are presented and the implications of these models are discussed.
포고 현상은 액체추진 로켓에서 발생하는 축방향의 동적 불안정 진동이다. 동체의 고유진동수와 추진제 공급계의 주파수가 가까와 지면 전체 시스템이 불안정 현상을 보인다. 포고 현상을 예측하기 위해 1단의 추진제 (산화제 및 연료) 탱크는 쉘 요소로, 나머지 구성 요소인 엔진 및 상단은 mass-spring으로 모델링하여 구조해석을 수행하였다. 추진제 공급계의 압력 및 유량 섭동예측에는 transmission line model이 사용되었다. 본 논문에서는 이와 같이 수행된 구조 및 유체 모델링을 통합하여 폐루프 전달함수를 구성하였다. 포고 억제기는 수동적인 방법으로 압력 섭동을 흡수하는 분 기관 및 accumulator로 구성되며 추진제 공급계 중간에 위치한다. 발사체의 비행과정 동안 포고현상을 억제하는 설계 최적화를 위한 설계변수로는 분기관 및 accumulator의 직경 및 길이로 설정하였다. 목적함수로는 포고 억제기의 질량, 그리고 추진제 질량에 따른 폐루프 전달함수의 에너지 최소화로 설정하여 다목적함수 최적화를 수행하였다.
그로벌최적화문제(Global optimization problem)의 부류인 다목적선형계획법 ( MOLP ) (Multiple objective linear programming)에서 결정된 유효해집합(a set of efficient solutions)위에서 선형함수 최적화문제 ( Ρ )는 해집합이 볼록집합이 아니므로(nonconvex set) 일반적인 선형계획법을 활용하기가 어렵다. 현재까지 ( Ρ )의 최적화를 위해서 유효해집합의 모든 꼭지점(extreme point)를 찾거나 일련의 선형계획문제들을 최적화하여 최적해를 찾는 접근방법들이 있다. 이러한 방법들에는 ( MOLP )의 해집합의 차원(dimension)이 커짐에 따라 문제해결이 실제적으로 가능하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 주어진 선형함수와 다목적선형함수들간 관계를 고찰하여 선형목적함수를 구성하고 그 목적함수를 이용하여 주어진 문제 (Ρ) 의 최적해를 찾는 선형계획적 접근방법을 제안한다.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.642-652
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2007
Many contracting firms and project managers in the construction industry have started to utilize multi objective optimization methods to handle multiple conflicting goals for completing the project within the stipulated time and budget with required quality and safety. These optimization methods have increased the pressure on decision makers to search for an optimal resources utilization plan that optimizes simultaneously the total project cost, completion time, and crashing cost by considering indirect cost, contractual penalty cost etc., practically charging them in terms of direct cost of the project which is fuzzy in nature. This paper presents a multiple fuzzy goal programming model (MFGP) that supports decision makers in performing the challenging task. The model incorporates the fuzziness which stems from the imprecise aspiration levels attained by the decision maker to these objectives that are quantified through fuzzy linear membership function. The membership values of these objectives are then maximized which forms the fuzzy decision. The problem is solved using LINGO 8 optimization solver and the best compromise solution is identified. Comparison between solutions of MFGP, fuzzy multi objective linear programming (FMOLP) and multiple goal programming (MGP) are also presented. Additionally, an interactive decision making process is developed to enable the decision maker to interact with the system in modifying the fuzzy data and model parameters until a satisfactory solution is obtained. A case study is considered to demonstrate the feasibility of the proposed model for optimization of project network parameters in the construction industry.
Structural damage identification (SDI) is a crucial step in structural health monitoring. However, some of the existing SDI methods cannot provide enough identification accuracy and efficiency in practice. A novel whale optimization algorithm (WOA) based method is proposed for SDI by weighting modal data and flexibility assurance criterion in this study. At first, the SDI problem is mathematically converted into a constrained optimization problem. Unlike traditional objective function defined using frequencies and mode shapes, a new objective function on the SDI problem is formulated by weighting both modal data and flexibility assurance criterion. Then, the WOA method, due to its good performance of fast convergence and global searching ability, is adopted to provide an accurate solution to the SDI problem, different predator mechanisms are formulated and their probability thresholds are selected. Finally, the performance of the proposed method is assessed by numerical simulations on a simply-supported beam and a 31-bar truss structures. For the given multiple structural damage conditions under environmental noises, the WOA-based SDI method can effectively locate structural damages and accurately estimate severities of damages. Compared with other optimization methods, such as particle swarm optimization and dragonfly algorithm, the proposed WOA-based method outperforms in accuracy and efficiency, which can provide a more effective and potential tool for the SDI problem.
Polycrystalline diamond is an ideal material for parts with micro-holes and has been widely used as dies and cutting tools in automotive, aerospace and woodworking industries due to its superior wear and corrosion resistance. In this research paper, the modeling and simultaneous optimization of multiple performance characteristics such as material removal rate and surface roughness of polycrystalline diamond (PCD) with ultrasonic machining process has been presented. The fuzzy logic and taguchi's quality loss function has been used. In recent years, fuzzy logic has been used in manufacturing engineering for modeling and monitoring. Also the effect of controllable machining parameters like type of abrasive slurry, their size and concentration, nature of tool material and the power rating of the machine has been determined by applying the single objective and multi-objective optimization techniques. The analysis of results has been done using the MATLAB 7.5 software and results obtained are validated by conducting the confirmation experiments. The results show the considerable improvement in S/N ratio as compared to initial cutting conditions. The surface roughness of machined surface has been measured by using the Perthometer (M4Pi, Mahr Germany).
MCO 문제의 해석을 하기 위한 weight P-norm방법을 연구하여 새로운 non-inferior해를 구하였다. Weight 최소화방법을 MOSFET NAND 게이트에 적용하여 최적 non-inferior해를 구하였다. 또한 본 논문에서 응용한 최소화방법은 목적함수가 non-convex일때도 적용된다. 본 논문의 최소화 방법의 결과를 Lightner의 결과와 비교하여 효율성을 입증하였다.
This study presents the Big Bang and Big Crunch (BB-BC) optimization algorithm for detection of structure damage in large severity. Local damage is represented by a perturbation in the elemental stiffness parameter of the structural finite element model. A nonlinear objective function is established by minimizing the discrepancies between the measured and calculated acceleration responses (AR) of the structure. The BB-BC algorithm is utilized to solve the objective function, which can localize the damage position and obtain the severity of the damage efficiently. Numerical simulations have been conducted to identify both single and multiple structural damages for beam, plate and European Space Agency Structures. The present approach gives accurate identification results with artificial measurement noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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