Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.1
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pp.73-80
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2010
The optimal design of water distribution system have started with the least cost design of single objective function using fixed hydraulic variables, eg. fixed water demand and pipe roughness. However, more adequate design is accomplished with considering uncertainties laid on water distribution system such as uncertain future water demands, resulting in successful estimation of real network's behaviors. So, many researchers have suggested a variety of approaches to consider uncertainties in water distribution system using uncertainties quantification methods and the optimal design of multi-objective function is also studied. This paper suggests the new approach of a multi-objective optimization seeking the minimum cost and maximum robustness of the network based on two uncertain variables, nodal demands and pipe roughness uncertainties. Total design procedure consists of two folds: least cost design and final optimal design under uncertainties. The uncertainties of demands and roughness are considered with Latin Hypercube sampling technique with beta probability density functions and multi-objective genetic algorithms (MOGA) is used for the optimization process. The suggested approach is tested in a case study of real network named the New York Tunnels and the applicability of new approach is checked. As the computation time passes, we can check that initial populations, one solution of solutions of multi-objective genetic algorithm, spread to lower right section on the solution space and yield Pareto Optimum solutions building Pareto Front.
This article discussed the characteristics of several Pareto-optimal incentive contracts between owner and labor, more specifically, four situations: reporting output jointly observable by labor ana owner; reporting both output and effort; incorporating other endogenous elements (like capital) that affect the production process and Pareto-optimal fee schedules; and ascertaining the effects of private pre-decision information private- decision information, and per-contact informational asymmetries. Also presented were several extensions of the basic contractual model, and the different components of agency costs associated with labor-owner contractual relations. In a single-period model, the agency problem exists because the uncertainty prevents the owner from using the cash flow to determine unambiguously the labor's action. Holmstrom(1979) suggests that "when the same situation repeats itself over time, the effects of uncertainty tend to be reduced and dystunctional behavior is more accurately revealed, thus alleviating the problem of moral hazard. " Under these conditions, if the labor selects the first-best level of effect in each period, the cash flow will be independent and identically distributed over time. As the number of periods increases, the variance of the labows average output, if he selects the first-best level of effort in each period, gets smaller. Note that for this diversification effect to occur, it is necessary that the owner evaluate the labor's effort over the entire history of his employment, rather than evaluate each period's performance separately. Radner(1980) and Rubinstein and Yaari(1980) consider the extreme case in which there are an infinite number of observations. They show that the owner can eventually detect and systematic shirking on the part of the labor by comparing the labor's average output with what would be expected if the labor had been selecting the first-best level of effort in each period. In a dynamic model with incentive problems we have demonstrated that the labor's second-period compensation will depend on his first-period performance. This allows the owner to diversify away some of the uncertainty surrounding the labor's actions. In addition, this allows the owner to smooth the labor's income over time by spreading the risk of the first-period outcome over both periods. At least some unexplored avenves in this area invite future accounting research: situations where owner has different incompatible objectives and negotiates a contract with labor; circumstances in which owner deals with multiple objectives and negotiates contracts with several labors simultaneously; the value of costly accounting information systems and communication in establishing, Pareto-optimal incentive contracts, and the value and effects of inside information, Thorough theoretical or empirical research on each of these topics not only would increase our knowledge about the role and significance of accounting information but could also provide explanations of the inherent differences among various organizations and in their economic behavior. behavior.
In hydrologic modeling, prediction uncertainty generally stems from various uncertainty sources associated with model structure, data, and parameters, etc. This study aims to assess the parameter uncertainty effect on hydrologic prediction results. For this objective, a distributed rainfall-sediment yield-runoff model, which consists of rainfall-runoff module for simulation of surface and subsurface flows and sediment yield module based on unit stream power theory, was applied to the mesoscale mountainous area (Cheoncheon catchment; 289.9 $km^2$). For parameter uncertainty evaluation, the model was calibrated by a multi-objective optimization algorithm (MOSCEM) with two different objective functions (RMSE and HMLE) and Pareto optimal solutions of each case were then estimated. In Case I, the rainfall-runoff module was calibrated to investigate the effect of parameter uncertainty on hydrograph reproduction whereas in Case II, sediment yield module was calibrated to show the propagation of parameter uncertainty into sedigraph estimation. Additionally, in Case III, all parameters of both modules were simultaneously calibrated in order to take account of prediction uncertainty in rainfall-sediment yield-runoff modeling. The results showed that hydrograph prediction uncertainty of Case I was observed over the low-flow periods while the sedigraph of high-flow periods was sensitive to uncertainty of the sediment yield module parameters in Case II. In Case III, prediction uncertainty ranges of both hydrograph and sedigraph were larger than the other cases. Furthermore, prediction uncertainty in terms of spatial distribution of erosion and deposition drastically varied with the applied model parameters for all cases.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.10
no.2
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pp.45-51
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1994
The purpose of this paper is to present the optimal investment conditions of SOC facilities for maximizing regional social welfare in implementing the urban development project in the theoretical fashion. Particularily, SOC facilities are divided into both supply-side($P_s$) and demand-side SOC ($P_d$) in the paper. General equilibrium analysis from the intra-regional viewpoint by utilizing Pareto's Optimal Conditions and by revising Samuleson's Conditions for public goods($P_s$ and $P_d$) results in the optimum pattern of SOC investment. The following are important implications from the analysis. First, rather than the pursue social equity, SOC investment is to resolve the issue of efficiency to activate the regional economy. Second, the marginal rate of transformation (MRT) between $P_s$ and $P_d$ in the region is to play a significant role in structuring SOC investment plant of local government for social welfare maximization. Third, the optimal SOC investment policy based on this regional economy but also to generate the enhancement of soical amenities of the residents.
Kim Hyun-Soo;Cho Jae-Hyung;Choi Hyung-Rim;Hong Soon-Goo
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.12
no.2
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pp.99-123
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2006
In an effect to composite an optimal supply chain, this study has introduced an agent-based negotiation as a method to assign a lot of orders to a large number of participants. As a resources allocation mechanism to form a strategic cooperation based on information sharing between supply chain members(buyers, manufacturers, suppliers), this agent negotiation provides coordination functions allowing all participants to make a profit and accomplishing Pareto optimum solution from the viewpoint of a whole supply chain. A SET model-based scheduling takes into consideration both earliness production cost and tardiness production cost, along with a competitive relationship between multiple participants. This study has tried to prove that the result of an agent-based negotiation is a Pareto optimal solution under the dynamic supply chain environment, establishing the mathematical formulation for a performance test, and making a comparison with the heuristic Branch & Bound method.
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.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.1
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pp.69-74
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2007
Topology optimization of the inner reinforcement for a vehicle's hood has been performed by evolutionary structural optimization(ESO) using a smoothing scheme. The purpose of this study is to obtain optimal topology of the inner reinforcement for a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion simultaneously. To do this, the multiobjective optimization technique was implemented. Optimal topologies were obtained by the ESO method. From several combinations of weighting factors, a Pareto-optimal solution was obtained. Also, a smoothing scheme was implemented to suppress the checkerboard pattern in the procedure of topology optimization. It is concluded that ESO method with a smoothing scheme is effectively applied to topology optimization of the inner reinforcement of a vehicle's hood considering the static stiffness of bending and torsion.
This paper presents a multi-objective optimization approach to design rotor slot geometry of three-phase squirrel cage induction machine to achieve NEMA design D torque-speed (T-S) characteristics with high efficiency. The multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm combined with the adaptive response surface method and Latin hypercube sampling strategy is applied to obtain the Pareto optimal designs. In order to demonstrate the validity of the suggested optimal algorithm, an application to rotor slot design of three-phase induction motor is presented.
In this paper, we investigate an energy-efficient resource allocation problem in a two-way relay (TWR) network consisting of multiple user pairs and an amplify-and-forward (AF) relay. As the users and relay have individual energy efficiencies (EE), we formulate a multi-objective optimization problem (MOOP). A single-objective optimization problem (SOOP) of the MOOP is introduced using a weighted-sum method, which achieves a single Pareto optimal point of the MOOP. To derive the algorithm for the SOOP, we propose a more tractable equivalent problem using the Karush-Kuhn-Tucker conditions of the SOOP, which guarantees convergence at the local optimal points. The proposed equivalent problem can be efficiently solved by the proposed iterative algorithm. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in achieving the optimal EE in multi-user AF TWR networks.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.15
no.4
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pp.591-598
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2002
In the ship structural design, the material cost of hull weight and the overall cost of construction processes should be minimized considering safety and reliability. In the past, minimum weight design has been mainly focused on reducing material cost and increasing dead weight reflect the interests of a ship's owner. But, in the past experience, the minimum weight design has been inevitably lead to increasing the construction cost. Therefore, it is necessary that the designer of ship structure should consider both structural weight and construction cost. In this point of view, multi-objective optimization technique is proposed to design the ship structure in this study. According to the proposed algorithm, the results of optimization were compared to the structural design of actual VLCC(Very Large Crude Oil Carrier). Objective functions were weight cost and construction cost of VLCC, and ES(Evolution Strategies), one of the stochastic search methods, was used as an optimization solver. For the scantlings of members and the estimations of objectives, classification rule was adopted for the longitudinal members, and the direct calculation method, GSDM(Generalized Slope Deflection Method), lot the transverse members. To choose the most economical design point among the results of Pareto optimal set, RFR(Required Freight Rate) was evaluated for each Pareto point, and compared to actual ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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