In a dynamic game where the players move in a periodical sequence, each player observes the strategy of the others. So the players who move later in a game get to know the moves of others having made before them. Those who move earlier must take this into account in devising their optimal strategy. In the Poolco model, the bidding game is executed periodically. The player participating in the bidding game accumulates the information of its own and others'strategies, and payoffs through the repeated bidding process. Thereby, the players in this game would be able to map out how get the maximum profit, and get closer to the optimal strategy. This paper presents a mathematical modeling for a player to determine his or her optimal strategy at period T, based on the information acquired from the previous rounds for the periods, T-1, T-2, and so on. The proposed modeling is demonstrated with a dynamic fame theory.
Objectives: The purpose of this study is to investigate changes of the marker compounds and anti-inflammatory effect of Gamisoyo-san decoction (GMSYS) depending on storage temperature and periods. Methods: GMSYS was stored at room temperature or refrigeration for 12 months. According to storage temperature and periods, pH and sugar content of GMSYS were measured. To determine the marker compounds of GMSYS, high-performance liquid chromatography analysis was performed. To estimate the anti-inflammatory effect of GMSYS, LPS-induced pro-inflammatory mediators and cytokines were measured in RAW 264.7 cells. Results: There was no change in pH and sugar content depending on storage temperature and periods of GMSYS. The contents of gallic acid and mangiferin in both of room temperature and refrigerated decoctions reduced with increasing storage periods. Chlorogenic acid was time-dependently decreased in case of stored at room temperature. GMSYS significantly inhibited the LPS-induced production of nitric oxide, prostaglandin $E_2$ ($PGE_2$) and IL-6 in RAW 264.7 cells. These effects equally maintained up to 3 months at both of room temperature and refrigeration. Since 4 months, the inhibitory effect of GMSYS on LPS-induced $PGE_2$ production was time-dependently reduced, and the decrease in $PGE_2$ inhibitory effect of decoction stored at refrigeration was lower than that of stored at room temperature. Conclusions: Our results indicate that the anti-inflammatory effect of GMSYS are maintained up to 12 months, but it shows optimal efficacy up to 3 months. It is recommended to store in a refrigeration for short periods since some components decrease as storage periods becomes longer.
This paper presents a systematic approach which determines the optimal period to minimize performance measure subject to the schedulability constraints of a real-time control system by formulating the scheduling problem as an optimal problem. The performance measure is derived from the summation of end-to-end response times of processed I/Os scheduled by the static cyclic method. The schedulability constraint is specified in terms of allowable resource utilization. At first, a uniprocessor case is considered and then it is extended to a distributed system connected through a communication link, local-inter network, UN. This approach is applied to the design of an automotive body control system in order to validate the feasibility through a real example. By using the approach, a set of optimal periods can easily be obtained without complex and advanced methods such as branch and bound (B&B) or simulated annealing.
In this paper, Hopfield & Tank model-like artificial neural network structure is proposed, which can be used for the optimal path planning problems such as the unit commitment problems or the maintenance scheduling problems which have been solved by the dynamic programming method or the branch and bound method. To construct the structure of the neural network, an energy function is defined, of which the global minimum means the optimal path of the problem. To avoid falling into one of the local minima during the optimization process, the simulated annealing method is applied via making the slope of the sigmoid transfer functions steeper gradually while the process progresses. As a result, computer(IBM 386-AT 34MHz) simulations can finish the optimal unit commitment problem with 10 power units and 24 hour periods (1 hour factor) in 5 minites. Furthermore, if the full parallel neural network hardware is contructed, the optimization time will be reduced remarkably.
Restaurants have two strategic levers for revenue management: duration control and demand-based pricing. Reducing dining times, especially during peak periods, can add considerable revenue for restaurants. Managing meal duration, however, can be far more complex than manipulating the price. This paper examines dining duration expectations for restaurants types(Family, Korean, Quick service restaurant), customers characteristics(gender, age, occupation, meal period, visiting frequency, dining occasion, dining companions) using an a adaptation of a price sensitivity measurement tool, naming it 'Time Sensitivity measurement tool' or TSM. The TSM is then used to derive the optimal time points, and the range of acceptable times. The results demonstrate that there is a relatively wide spread of acceptable dining duration times in family restaurant. Furthermore, the optimal time points was shorter than the mean expected dining times, which suggests that many restaurants may be able to shorten dining duration without compromising customer satisfaction. The paper explores whether demographic and dining variables have an impact on time preferences, and finds whether gender, age, meal periods, visiting frequency, and dining companion effects are significant. Specifically, women in their thirties tended to prefer a significantly longer dining times for dinner.
현재까지 버스 스케줄은 일반적으로 순수배정문제 혹은 네트워크 유량문제의 형태로 하루의 모든 운행을 한꺼번에 처리하는 일괄처리 방식으로 작성되고 있다. 이 방법에 의할 경우 버스 스케줄링을 위한 계산량은 운행수(n)의 3승$(n^3)$에 비례하기 때문에 하루 동안의 운행회수가 많으면 문제의 크기가 커져 버스 스케줄을 구하는데 어려움이 발생한다. 만약 일정시간 동안 버스가 동일한 형태로 배차된다면 선입선출법(FIFO)과 같은 간단한 방법으로 해당 시간대에 대한 확장운행을 작성할 수 있기 때문에 스케줄링의 기본단위의 개수를 줄일 수 있고, 문제의 크기가 작아짐으로 인해 버스 스케줄을 쉽게 구할 수 있다. 본 논문에서는 시간대별로 동일한 배차형태를 갖는 버스운행형태에서 버스 스케줄링 문제의 크기를 줄이기 위해 하루 중에 운행시격 및 운행소요시간이 동일한 시간대를 분할하고, 분할된 시간대에 대한 시간대별 확장운행을 선입선출법으로 작성한 다음, 시간대별 확장운행을 기본단위로 하는 새로운 네트워크에서 하루 전체에 대한 버스 스케줄을 작성하는 시간분할에 의한 다시간대 버스 스케줄링 방법을 제시하였다.
산업용 실시간 시스템에서 사용되는 디지털 제어기는 상호 작용하는 주기적 태스크들로 이루어져 있다. 이러한 태스크들은 최대 수행 주기 (maximum activation periods)를 제약조건으로 가짐으로써, 요구되는 제어특성을 유지한다. 그러므로 실시간 시스템을 개발하는데 있어 필수적인 단계는 각각의 태스크에 게 자원 이용률을 최소화하면서 최대 수행 조건을 만족시킬 수 있는 고정된 주기를 할당하는 것이다.[1] 각각의 태스크간의 생산자/소비자(producer/consumer)관계를 나타내주는 태스크 그래프와 자원 요구량, 그리고 주기에 대한 범위제한이 주어진다면 주기 할당 문제는 비선형 최적화 문제가 된다. 이 논문에서는 최적해의 자원이용률의 두 배를 넘지 않는 해를 찾을 수 있는 선형 수행시간의 근사 알고리즘을 제시한다. 실험 결과에서 알 수 있듯이, 제안된 알고리즘은 대부분의 경우 최적해에 매우 근접한 해를 가지게 된다.
Hydraulic conductivity is an important parameter in the analytical model of groundwater. This study analyzed the groundwater movement characteristics by estimating optimal parameters according to hydraulic conductivity input methods with the MODFLOW model which is widely used. It first estimated the optimal parameters by dividing hydraulic conductivity zones by attitude. Next, it estimated optimal parameters by geological characteristic. It analyzed the groundwater movement characteristics by applying the recharge quantity and amount of evapotranspiration of drought periods and flood years with the estimated parameters. As the result was analyzed that there are differences of observation water level values according to hydraulic conductivity input methods but there is no big differences of overall groundwater movement characteristics by hydraulic conductivity input method, the two methods have found to be applicability in analyses of groundwater. So, it is judged that studies on more exact application of hydraulic conductivity and the application methods are needed.
The objective of this study is to find the optimal operational planning of the hybrid cooling system, which is combined by ice storage system and the absorption chiller. The optimization technique used in this study is dynamic programming. The objective function is summed cost during a day including charge and discharge periods of ice storage system and operation time of absorption chiller. Assuming that initially ice storage tank is stored fully and the cooling load is perfectly predicted for the operational planning. This method provides the most efficient and economic combination of equipment operational planning for cooling with respect to energy consumption cost.
This paper presents the linearized optimal PWM techniques for current source GTO converter. This proposed method is to linearize an optimal PWM modulation strategy so that the turn-on/off-periods of the GTO switches can be computed on-line in real-time for any modulation index. This allows the rapid and continuous regulation of the DC output current while producing the sinusoidal AC input current waveform and unit power factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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