The optimal design of batch-storage network by using periodic square wave model provides analytical lot sizing equations for a complex supply chain network characterized as multi-supplier, multi-product, multi-stage, non-serial, multi-customer, cyclic system including recycling and/or remanufacturing. The network structure includes multiple currency flows as well as material flows. The processes are represented by multiple feedstock/product materials with fixed composition which are very suitable for production processes. In this study, transportation processes that carry multiple materials with unknown composition are added and the time frame is changed from single period into multiple periods in order to represent nonperiodic parameter variations. The objective function of the optimization involves minimizing the opportunity costs of annualized capital investments and currency/material inventories minus the benefit to stockholders in the numeraire currency. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem are reduced to a multiperiod subproblem for average flow rates and analytical lot-sizing equations. The multiperiod lot sizing equations are different from single period ones. The effects of corporate income taxes, interest rates and exchange rates are incorporated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3133-3151
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2012
The optimal price strategy selection of two bounded rational cognitive mobile virtual network operators (MVNOs) in a duopoly spectrum sharing market is investigated. The bounded rational operators dynamically compete to sell the leased spectrum to secondary users in order to maximize their profits. Meanwhile, the secondary users' heterogeneous preferences to rate and price are taken into consideration. The evolutionary game theory (EGT) is employed to model the dynamic price strategy selection of the MVNOs taking into account the response of the secondary users. The behavior dynamics and the evolutionary stable strategy (ESS) of the operators are derived via replicated dynamics. Furthermore, a reward and punishment mechanism is developed to optimize the performance of the operators. Numerical results show that the proposed evolutionary algorithm is convergent to the ESS, and the incentive mechanism increases the profits of the operators. It may provide some insight about the optimal price strategy selection for MVNOs in the next generation cognitive wireless networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3701-3727
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2016
Recently Service Function Chaining (SFC) is promising to innovate the network service mode in modern networks. However, a feasible implementation of SFC is still difficult due to the need to achieve functional equivalence with traditional modes without sacrificing performance or increasing network complexity. In this paper, we present a configurable network service chaining (CNSC) mechanism to provide services for network traffics in a flexible and optimal way. Firstly, we formulate the problem of network service chaining and design an effective service chain construction framework based on integrating software-defined networking (SDN) with network functions virtualization (NFV). Then, we model the service path computation problem as an integer liner optimization problem and propose an algorithm named SPCM to cooperatively combine service function instances with a network utility maximum policy. In the procedure of SPCM, we achieve the service node mapping by defining a service capacity matrix for substrate nodes, and work out the optimal link mapping policies with segment routing. Finally, the simulation results indicate that the average request acceptance ratio and resources utilization ratio can reach above 85% and 75% by our SPCM algorithm, respectively. Upon the prototype system, it is demonstrated that CNSC outperforms other approaches and can provide flexible and scalable network services.
Brebbia's model has been analyzed to develop the appropriate waterworks management system in Korea, and compared with the conventional models such as EPANET, WaterCad, and InfoWorks. The hydraulic theory of the models was analyzed. Each model's numerical techniques, required parameters, input data and operational methodologies, restrictions, practical applicability and other aspects were investigated. In order to check the validity of Brebbia model, the comparative analysis with EPANET, WaterCAD, and InfoWorks models was performed for linear and nonlinear cases. To find out advantages and disadvantages of each model, the modeling was performed for a simple network and for more complicated A city waterworks system, and the three models applicability was examined. Finally, optimal modeling technique and a model suitable for the use in Korea was suggested, and the problems related to present projects of waterworks management system in Korea were analyzed.
In this study, a new concept in a paddy consolidation project is introduced in that curved parallel terracing with contour-lined layout is adopted in sloping areas instead of conventional rectangular terracing. The contoured layout reduces earth-moving considerably compared to rectangular methods in consolidation projects. The objective of the paper is to develop a combinatorial optimization model using the network theory for the design of contour-lined plots which minimizes the volume of earth moving. The results showed that as the length of short side of plot is longer or the land slope is steeper, the volume of earth moving for land leveling increases. The developed optimization model is applied for three consolidated districts and the resulting optimal earth moving is compared with the volume of earth from the conventional method. The shorter is the minimum length of short side of a polt with increases the number of plots, the less is the volume of earth. As the minimum length of short side is 20 m for efficient field works by farm machinery, the volume of earth moving of optimal plot is less by 21.0∼27.1 % than that of the conventional consolidated plots.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
Experts have designed popular and successful model architectures, which, however, were not the optimal option for different scenarios. Despite the remarkable performances achieved by deep neural networks, manually designed networks for classification tasks are the backbone of object detection. One major challenge is the ImageNet pre-training of the search space representation; moreover, the searched network incurs huge computational cost. Therefore, to overcome the obstacle of the pre-training process, we introduce a network adaptation technique using a pre-trained backbone model tested on ImageNet. The adaptation method can efficiently adapt the manually designed network on ImageNet to the new object-detection task. Neural architecture search (NAS) is adopted to adapt the architecture of the network. The adaptation is conducted on the MobileNetV2 network. The proposed NAS is tested using SSDLite detector. The results demonstrate increased performance compared to existing network architecture in terms of search cost, total number of adder arithmetics (Madds), and mean Average Precision(mAP). The total computational cost of the proposed NAS is much less than that of the State Of The Art (SOTA) NAS method.
When various types of traffic streams are offered to a common trunk group, we develop an optimal dimensioning procedure using the alternate routing principle and verify our model by a simulation model. Our method reduces the total network cost by about 10%, compared with the full-mesh system.
Distribution system is one of large and complicated sytem, consisted of a great number of components. Therefore efficient operation based on precise analysis and computation methods is indispensable accommodating growing loads. This paper describes an optimal operation problem to relieve overload flow in radial distribution systems by using modified block model. The problem is formulated as a network problem of synthesizing the optimal spanning tree in a graph, branch and bound method is used for the optimization. Especially modified block model proposed in this paper is validated more practical than conventional model. These methods can be applied to two types of distribution system problems such as, 1) planning problem to check the capability of relieving overload at normal rating, 2) emergency operation problem to determine switching scheme for minimizing customer loads affected by a fault. Examples of application to these problems are discussed.
At present surveillance equipment on the ground of the army is distributed and located by experience element and intellience preparation of the battle field. Therefore, it is hard to utilize the optimal detection capability. This paper is forcused on improving watch ratio of the named area interested(NAI) and maximizing detection area. A linear programming model is developed and network model is established on the basis of the linear programming model. And then Out-of-Kilter algorithm is utilized for the optimal solution. Finally, one of the example is provided it shows that this model minimizes the non-detection area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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