The zone clustering problem arising from several area such as deciding the optimal location of ambient measuring stations is to devide the 2-dimensional area into several sub areas in which included individual zone shows simimlar properties. In general, the optimal solution of this problem is very hard to obtain. Therefore, instead of finding an optimal solution, the generation of near optimal solution within the limited time is more meaningful. In this study, the combination of a genetic algorithm and the modified k-means method is used to obtain the near optimal solution. To exploit the genetic algorithm effectively, a representation of chromsomes and appropriate genetic operators are proposed. The k-means method which is originally devised to solve the object clustering problem is modified to improve the solutions obtained from the genetic algorithm. The experiment shows that the proposed method generates the near optimal solution efficiently.
In this paper, the consumable spare parts requirement determination problem of newly procured equipment systems is considered. The problem is formulated as the cost minimization problem with operational availability constraint. Assuming part failure rate is constant during operational period, an analytical method is developed to obtain spare part requirements. Since this solution tends to overestimate the requirements, a fast search simulation procedure is introduced to adjust it to the realistic solution. The analytical solution procedure and the simulation procedure are performed recursively until a near optimal solution is achieved. The experimental results show that the near optimal solution is approached in a fairly short amount of time.
We propose a near optimal controller design method for ramp metering based on SDRE (State Dependent Riccati Equation) approach. We parameterize the optimal nonlinear controller in terms of the solution matrices of an SDRE. We also give a simple algorithm to obtain the controller gain. Finally we give numerical results to show the effectiveness of the proposed near optimal traffic controller design method.
Facing in very rapidly changing environments via information technologies, we need to study and develop new information technologies in postal delivery service in korea. We study to find the near optimal route for the better postal service between the collection centers. Optimal routing decision for the postal delivery is NP-Hard. The main purpose of this paper is to develop the near optimal simulation technique for the postal routing decision We consider the distance between collection centers, and the quantity of post articles in the collection center to obtain the near optimal route. We use the heuristic algorithm to obtain the near optimal solution for the transportation route of postal articles. Also, we try to show the transportation route by using the map after deciding the near optimal route.
Facing in very repidly changing environments via information technologies, we need to study and develop new information technologies in postal delivery service in Korea. We study to find the near optimal route for the better postal service between the collection centers. Optimal routing decision for the postal delivery is NP-Hard. The main purpose of this paper is to develop the near optimal simulation technique for the postal routing decision. We consider the distance between collection centers, and the quantity of post articles in the collection center to obtain the near optimal route. We use the heuristic algorithm to obtain the near optimal solution for the transportation route of postal articles. Also, we try to show the transportation route by using the map after deciding the near optimal route.
외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.
We present an alternative approach for satellite formation reconfiguration by an optimal impulsive-thrust strategy to minimize the total characteristic velocity in a near-circular-orbit. Linear transformation decouples the Hill-Clohessy-Wiltshire(HCW) dynamics into a new block-diagonal system matrix consisting of 1-dimensional harmonic oscillator and 2-dimensional subsystem. In contrast to a solution based on the conventional primer vector theory, the optimal solution and the necessary conditions are represented as times and directions of impulses. New analytical expression of the total characteristic velocity is found for each sub systems under general boundary conditions including transfer time constraint. To minimize the total characteristic velocity, necessary conditions for times and directions of impulses are analytically solved. While the solution to the 1-dimensional harmonic oscillator has been found, the solution to the 2-dimensional subsystem is currently under construction. Our approach is expected to be applicable to more challenging problems.
A capacity expansion planning problem with buy-or-lease decisions is considered. Demands for capacity are deterministic and are given period-dependently at each period. Capacity additions occur by buying or leasing a capacity, and leased capacity at any period is reconverted to original source after a fixed length of periods, say, lease period. All cost functions (buying, leasing and idle costs) are assumed to be concave. And shortages of capacity and disposals are not considered. The properties of an optimal solution are characterized. This is then used in a tree search algorithm for the optimal solution and other two algorithms for a near-optimal solution are added. And these algorithms are illustrated with numerical examples.
In this paper, we propose a near optimal controller design method for permanent magnet synchronous generators (PMSGs) of MW-class direct-driven wind turbine systems based on SDRE (State Dependent Riccati Equation) approach. Using the solution matrix of an SDRE, we parameterize the optimal controller gain. We present a simple algorithm to compute the near optimal controller gain. The proposed optimal controller can enable PMSGs to precisely track the reference speed determined by the MPPT algorithm. Finally, numerical simulation results are given to verify the effectiveness of the proposed optimal controller.
This study aims to determine the optimal solution to transportation problems. We proposed a novel approach for tackling the initial basic feasible solution. This is a critical step toward achieving an optimal or near-optimal solution. The transportation issue is an issue of distributing goods from several sources to several destinations. The literature demonstrates many ways to improve IBFS. In this work, to solve the IBFS, we suggested a new method based on the statistical formula called cumulative distribution function (CDF) in exponential distribution, and inverse contra-harmonic mean (ICHM). The spreadsheet converts transportation cost values into exponential cost cell values. The stepping-stone method is used to identify an optimum solution. The results are compared with other existing methodologies, the suggested method incorporates balanced, and unbalanced, maximizing the profits, random values, and case studies which produce more effective outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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