In this paper, the method that reduce a computation time by optimizing computation process is proposed to realize low-power underwater acoustic communication system. At first, dependency of decision delay on tap length of linear equalizer was investigated. Variance is calculated based on this result, and the optimal decision delay bound is estimated. In addition to decide optimal tap length with decision delay, we extracted the MSE(Mean Square Error) graph. From the graph, we obtained variance value of the MSE-decision delay, and estimated the optimum decision delay range from the variance value. Also, using the extracted optimal parameters, we performed a simulation. According to the result, the simulation employing optimal tap length, which is only 40% of maximum tap length, showed a satisfactory performance comparable to simulation employing maximum tap length. We verified that the proposed method has 33% lower tap length than maximal tap length via sea trial.
An optimal selection problem of SCM system is one of the critical issues for the company's competitiveness and performance under global economy. This paper presents a hierarchy model consisted of characteristic factors for introducing SCM system and an AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to meet the business goals. This paper focuses on selecting an optimal SCM system considering both all decision factors and sub-decision factors of a hierarchy model. Especially, the benefit/cost analysis is applied to choose SCM system. A case study shows the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
In this paper, we consider a source node that operates over a time varying channel with energy harvesting capability. The goal of the source is to maximize the average number of successfully delivered packets per time slot. The source is able to choose whether to transmit a packet or defer the transmission in each time slot. The decision which is chosen by the source depends on the channel information available and the length of the energy queue. We formulate the problem of finding the optimal policy as a Markovian decision problem. We show some properties of the value function that represents the discounted number of successfully delivered packets per time slot. We prove that the optimal policy is a threshold type policy depending on the state of the channel and the length of the energy queue. We also derive an upper bound for the average number of packets per time slots successfully received by the destination. We show using numerical results that this bound is a tight bound on the performance of the optimal policy. And we consider the case of time varying channel but without channel state information (CSI). Then, we study the impact of channel time varying nature and the availability of CSI. In this case, we show that the optimal policy is a greedy policy. The performance of this greedy policy is also calculated.
Our government is interested in the rehabilitation for the old sewer rather than the construction of a new sewer system. However, the research work on the sewer rehabilitation is not sufficient as much as the interest on the rehabilitation is increased. There are some research works for the determination of rehabilitation time by the genetic algorithm in Korea and foreign countries. However, the previous studies have considered the simple elements for the determination of the rehabilitation time and so the complex decision-making according to the degree of sewer superannuation has not been performed. Therefore, in this study, we estimate the capacity and Ⅰ/Ⅰ of sewer and determine the priority of the optimal rehabilitation for each outfall within the draining system. Also we develop the optimal rehabilitation decision making system for the cost estimation of optimal rehabilitation using the genetic algorithm.
High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.
This paper presents a framework of a optimal supervisory controller, which consists of decision rules and the supervisory controller proposed by Ramadge and Wonham. From the presented framwork we obtain optimal control patterns minimizing the given cost functions. The properties of the presented optimal supervisory controller are discussed. Two examples are given to illustrate a designing method of the optimal supervisory controller.
In this paper, robot navigation experiments with a new navigation algorithm are carried out in real environments. The authors already proposed a reactive navigation algorithm for mobile robots using optimal via-point selection method. At each sampling time, a number of via-point candidates is constructed with various candidates of heading angles and velocities. The robot detects surrounding obstacles, and the proposed algorithm utilizes fuzzy multi-attribute decision making in selecting the optimal via-point the robot would proceed at next step. Fuzzy decision making allows the robot to choose the most qualified via-point even when the two navigation goals-obstacle avoidance and target point reaching-conflict each other. The experimental result shows the successful navigation can be achieved with the proposed navigation algorithm for real environments.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.57-60
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2003
As the business dependency to information systems and the frequency of the large scale disasters increase, implementing the disaster recovery center has been a common practice. However, since there has been little quantitative decision method for the distance between the data center and the disaster recovery center, the distance decision has been commonly made by qualitative guidelines. In this research, the decision method for the optimal distance between the data center and the disaster recovery center is developed, using the cost analysis including the operation cost and the expected disaster cost. An illustrative numerical example is provided.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.1
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pp.147-160
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2007
In this paper, the optimal decision making strategy for resource management is viewed in terms of a combined strategy of planting and producing time. A model which can be used to determine the optimal management strategy is developed, and focuses on how to design the operation of a Markov chain so as to optimize its performance. This study estimated a dynamic stochastic model to compare alternative production style and used the net present value of returns to evaluate the scenarios. The managers in this study may be able to increase economic returns by delaying produce in order to market larder, more valuable commodities.
In this article, we suggest a two-dimensional genetic algorithm (GA) method that applies a cognitive radio (CR) decision engine which determines the optimal transmission parameters for multicarrier communication systems. Because a CR is capable of sensing the previous environmental communication information, CR decision engine plays the role of optimizing the individual transmission parameters. In order to obtain the allowable transmission power of multicarrier based CR system demands interference analysis a priori, for the sake of efficient optimization, a two-dimensionalGA structure is proposed in this paper which enhances the computational complexity. Combined with the fitness objective evaluation standard, we focus on two multi-objective optimization methods: The conventional GA applied with the multi-objective fitness approach and the non-dominated sorting GA with Pareto-optimal sorting fronts. After comparing the convergence performance of these algorithms, the transmission power of each subcarrier is proposed as non-interference emission with its optimal values in multicarrier based CR system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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