• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제28권1_2호
• /
• pp.431-438
• /
• 2010

In this paper, using nonsmooth analysis, we established equivalence results between a locally Lipschitz vector optimization problem and its associated approximated problem under the proper efficiency.

• 대한수학회논문집
• /
• 제28권3호
• /
• pp.597-602
• /
• 2013

In this paper, Mond-Weir type duality results for a uncertain multiobjective robust optimization problem are given under generalized invexity assumptions. Also, weak vector saddle-point theorems are obtained under convexity assumptions.

• 대한수학회보
• /
• 제50권3호
• /
• pp.777-786
• /
• 2013

The purpose of this paper is to establish some relationships between proper efficiency of set-valued optimization problems and proper efficiency of vector variational-like inequalities under the assumptions of generalized cone-preinvexity. Our results extend and improve the corresponding results in the literature.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권6호
• /
• pp.1550-1556
• /
• 1997

본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• Management Science and Financial Engineering
• /
• 제20권1호
• /
• pp.17-19
• /
• 2014

In this paper, we consider an interesting variant of the inverse minimum traveling salesman problem. Given an instance (G, w) of the minimum traveling salesman problem defined on a metric space, we fix a specified Hamiltonian cycle $HC_0$. The task is then to adjust the edge cost vector w to w' so that the new cost vector w' satisfies the triangle inequality condition and $HC_0$ can be returned by the minimum spanning tree algorithm in the TSP-instance defined with w'. The objective is to minimize the total deviation between the original and the new cost vectors with respect to the $L_1$-norm. We call this problem the inverse metric traveling salesman problem against the minimum spanning tree algorithm and show that it is closely related to the inverse metric spanning tree problem.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제26권1_2호
• /
• pp.251-261
• /
• 2008

In this paper second order cone convex, second order cone pseudoconvex, second order strongly cone pseudoconvex and second order cone quasiconvex functions are introduced and their interrelations are discussed. Further a MondWeir Type second order dual is associated with the Vector Minimization Problem and the weak and strong duality theorems are established under these new generalized convexity assumptions.

• 대한수학회보
• /
• 제49권2호
• /
• pp.249-262
• /
• 2012

In this paper, under some suitable conditions and in virtue of a selection which depends on a vector-valued function and a feasible set map, the sensitivity analysis of a class of implicit multifunctions is investigated. Moreover, by using the results established, the solution sets of parametric vector optimization problems are studied.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권1호
• /
• pp.116-126
• /
• 2019

In this paper, an improved one-against-one support vector machine algorithm is used to classify multiple power quality disturbances. To solve the problem of parameter selection, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the support vector machine. By proposing a new inertia weight expression, the particle swarm optimization algorithm can effectively conduct a global search at the outset and effectively search locally later in a study, which improves the overall classification accuracy. The experimental results show that the improved particle swarm optimization method is more accurate than a grid search algorithm optimization and other improved particle swarm optimizations with regard to its classification of multiple power quality disturbances. Furthermore, the number of support vectors is reduced.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39A권9호
• /
• pp.519-527
• /
• 2014

적응 어레이는 조향벡터를 이용하여 조향벡터 방향의 신호는 보호하면서 간섭신호를 제거한다. 조향벡터에 에러가 있으면 원하는 신호도 감쇠되어 SINR(signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 원하는 신호의 도래범위를 이용하여 조향벡터 에러에 강인한 적응 빔 형성 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 도래범위에서 어레이 응답벡터에 관한 상관행렬을 적분을 통해 구하고, 이 상관행렬의 고유벡터 일부를 이용하여 조향벡터를 구하기 위한 최소화 문제를 정의한다. 이 최소화 문제를 컨벡스 최적화(convex optimization)의 일종인 SDP(semidefinite program) 문제로 완화하여 효과적으로 해결한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존의 강인한 빔 형성 방식인 ORM(outside-range-based method), USM(uncertainty-based method)보다 우수한 SINR 성능을 나타낸다.

• 대한수학회보
• /
• 제33권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 1996

Recently, Giannessi [1] introduced a vector variational inequalityy for vector-valued functions in an Euclidean space. Since then, Chen et al. [2-6], Lee et al. [7], and Yang [8] have intensively studied vector variational inequalities for vector-valued functions in abstract spaces.