I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
be
r
20
20
,
pp
.
379
~
384
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
1
.
pp379
-
384
379
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
Op
t
i
m
a
l
p
o
w
e
r
sch
e
d
u
l
i
n
g
f
o
r
e
c
o
n
o
m
i
c
d
i
sp
a
t
c
h
u
si
n
g
m
o
t
h
f
l
a
m
e
o
p
t
i
m
i
z
e
r
N
.
F
.
R
am
l
i
1
,
N
.
A
.
M
.
K
am
ar
i
2
,
M
.
A
.
Zu
l
k
i
f
l
e
y
3
,
I
.
M
u
s
i
r
i
n
4
1
,
2
,
3
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
,
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
a
nd
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
n
d
B
ui
l
t
E
nv
i
r
o
nm
e
nt
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
K
e
b
a
ng
s
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
4
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
a
r
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
J
a
n
24
,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
M
a
r
29
,
20
20
A
c
c
e
pt
e
d
A
p
r
1
4
,
2020
T
hi
s
p
a
pe
r
p
r
o
po
s
e
s
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
g
e
ne
r
a
t
o
r
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
t
o
s
o
l
v
e
E
c
o
n
o
m
i
c
D
i
s
p
a
t
c
h
(
E
D
)
p
r
o
bl
e
m
i
n
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
us
i
ng
M
o
t
h
F
l
a
m
e
O
pt
i
m
i
z
e
r
(
M
F
O
)
.
W
i
t
h
t
hi
s
a
p
pr
o
a
c
h,
t
he
o
pt
i
m
um
po
w
e
r
f
o
r
e
a
c
h
un
i
t
g
e
ne
r
a
t
i
ng
i
n
t
he
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
be
s
e
a
r
c
he
d
ba
s
e
d
o
n
t
he
po
w
e
r
c
o
ns
t
r
a
i
nt
s
pe
r
un
i
t
a
n
d
t
h
e
a
m
o
unt
o
f
po
w
e
r
de
m
a
n
d.
T
he
o
b
j
e
c
t
i
v
e
f
unc
t
i
o
n
o
f
t
hi
s
s
t
udy
i
s
t
o
m
i
ni
m
i
z
e
t
he
t
o
t
a
l
c
o
s
t
o
f
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
.
T
he
a
m
o
un
t
o
f
p
o
w
e
r
l
o
s
s
i
s
m
e
a
s
u
r
e
d
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
t
he
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
t
he
p
r
o
po
s
e
d
t
e
c
hn
i
qu
e
.
T
he
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
he
M
F
O
t
e
c
hn
i
qu
e
i
s
a
l
s
o
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
he
e
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
(
E
P
)
a
nd
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(
P
S
O
)
m
e
t
ho
ds
.
F
i
v
e
-
a
nd
t
hi
r
t
y
-
bus
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
ne
t
w
o
r
k
s
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
a
s
t
e
s
t
s
y
s
t
e
m
s
a
nd
s
i
m
u
l
a
t
e
d
u
s
i
ng
M
A
T
L
A
B
.
B
a
s
e
d
o
n
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
,
M
F
O
p
r
o
v
i
de
s
be
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
s
i
n
r
e
g
u
l
a
t
i
ng
t
h
e
o
pt
i
m
um
po
w
e
r
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
w
i
t
h
m
i
n
i
m
um
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
c
o
s
t
a
nd
p
o
w
e
r
l
o
s
s
,
c
om
pa
r
e
d
t
o
E
P
a
nd
P
S
O
.
Ke
y
w
or
ds
:
E
c
o
n
o
m
i
c
di
s
p
a
t
c
h
E
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
M
o
t
h
f
l
a
m
e
o
pt
i
m
i
z
e
r
P
a
rt
i
c
l
e
s
w
a
r
m
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
N
o
r
A
z
w
a
n
M
o
h
a
m
e
d
K
a
m
a
r
i
,
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
E
l
e
c
t
ri
c
a
l
,
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
a
nd
S
y
s
t
e
m
E
n
gi
n
e
e
r
i
ng
,
F
a
c
ul
t
y
of
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
a
n
d
B
ui
l
t
E
n
v
i
r
o
nm
e
nt
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
K
e
b
a
n
gs
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
,
B
a
n
gi
,
S
e
l
a
n
go
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
a
z
w
a
n
k
@
uk
m
.
e
du
.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
o
da
y
,
t
h
e
i
s
s
ue
o
f
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
ha
s
a
l
w
a
y
s
be
e
n
a
m
a
j
o
r
t
o
pi
c
.
T
h
e
e
v
e
r
-
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
po
pul
a
t
i
o
n
,
c
o
upl
e
d
w
i
t
h
t
h
e
l
a
c
k
o
f
n
e
w
o
i
l
s
o
ur
c
e
s
,
ha
s
l
e
d
t
o
r
i
s
i
ng
f
ue
l
c
o
s
t
s
.
T
hi
s
ha
s
f
o
r
c
e
d
s
c
i
e
n
t
i
s
t
s
t
o
de
ve
l
o
p
a
s
y
s
t
e
m
fo
r
o
pt
i
m
u
m
f
ue
l
us
e
w
i
t
h
o
ut
c
o
m
pr
o
m
i
s
i
ng
po
w
e
r
de
m
a
n
d
.
T
h
i
s
s
y
s
t
e
m
w
i
l
l
e
n
s
u
r
e
p
r
o
pe
r
pow
e
r
u
n
i
t
s
c
h
e
du
l
i
n
g
a
nd
po
w
e
r
c
a
pa
c
i
t
y
a
r
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
de
m
a
nd.
T
hi
s
s
c
h
e
dul
i
ng
s
y
s
t
e
m
c
a
n
b
e
c
r
e
a
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
e
c
o
n
o
m
i
c
di
s
pa
t
c
h
(E
D
)
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n.
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
E
D
i
s
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
u
ni
t
w
i
t
h
t
h
e
l
o
w
e
s
t
c
o
s
t
of
p
ow
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
.
A
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
,
i
t
ha
s
t
o
pr
o
duc
e
t
h
e
t
o
t
a
l
a
m
o
u
n
t
o
f
pow
e
r
s
uppl
y
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
pow
e
r
de
m
a
n
d
a
n
d
po
w
e
r
c
o
n
s
t
ra
i
nt
s
o
f
e
a
c
h
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
.
E
D
c
a
n
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
a
s
o
n
e
t
y
pe
of
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
.
E
D
s
o
l
ut
i
o
n
s
us
i
n
g
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
c
a
n
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
n
t
o
t
w
o
pa
r
t
s
,
na
m
e
l
y
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
a
nd
h
e
u
r
i
s
t
i
c
t
e
c
hni
que
s
.
S
o
m
e
of
t
h
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
t
e
c
hn
i
q
ue
s
t
h
a
t
ha
v
e
be
e
n
i
n
t
r
o
duc
e
d
t
o
s
o
l
ve
E
D
p
r
o
b
l
e
m
s
i
n
c
l
u
de
l
i
n
e
a
r
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
[1
,
2],
qua
d
r
a
t
i
c
pr
o
g
r
a
m
m
i
n
g
[3]
a
n
d
m
i
xe
d
i
nt
e
ge
r
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
[4]
.
T
h
e
s
e
t
r
a
di
t
i
o
na
l
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
t
o
s
o
l
v
e
E
D
pr
o
b
l
e
m
s
a
r
e
t
i
m
e
c
o
n
s
um
i
n
g
a
n
d
c
a
nn
o
t
s
o
l
v
e
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
c
o
s
t
f
un
c
t
i
o
n
s
.
T
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
o
b
t
a
i
n
e
d
us
i
n
g
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d
a
r
e
a
l
s
o
n
o
t
o
pt
i
m
a
l
.
D
ue
t
o
t
h
e
di
s
a
dv
a
nt
a
ge
s
o
f
t
h
i
s
t
ra
d
i
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
d,
h
e
u
r
i
s
t
i
c
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
s
o
n
e
of
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
t
o
E
D
pr
o
b
l
e
m
s
.
E
D
pr
o
b
l
e
m
s
c
a
n
b
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
i
nt
o
Co
n
v
e
x
a
n
d
N
o
n
-
Co
n
v
e
x.
In
t
h
e
N
o
n
-
Co
n
v
e
x
pr
o
b
l
e
m
,
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
t
h
e
v
a
l
v
e
p
o
i
n
t
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
i
n
t
h
e
po
w
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
c
os
t
f
un
c
t
i
o
n.
B
o
t
h
Co
n
v
e
x
a
n
d
N
o
n
-
Co
n
v
e
x
pr
o
b
l
e
m
s
w
e
r
e
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
s
o
l
v
e
d
us
i
n
g
h
e
u
r
i
s
t
i
c
t
e
c
hni
que
s
a
s
r
e
po
r
t
e
d
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
i
n
[5
,
6
]
a
n
d
[7
,
8]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
379
-
384
380
T
h
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
ge
n
c
e
(A
I)
a
pp
r
o
a
c
h
ha
s
b
e
e
n
w
i
de
l
y
us
e
d
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
pow
e
r
s
y
s
t
e
m
s
.
A
m
o
n
g
t
h
e
t
e
c
hni
que
s
us
e
d
a
r
e
e
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
pr
o
gr
a
m
m
i
n
g
(E
P
)
[9
-
12]
,
pa
rt
i
c
l
e
s
w
a
rm
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(P
S
O
)
[13
-
17]
,
a
nt
c
o
l
o
n
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(A
CO
)
[18
-
21]
,
g
r
a
v
i
t
a
t
i
o
n
a
l
s
e
a
r
c
h
a
l
go
r
i
t
hm
(G
S
A
)
[22
,
23]
a
nd
w
h
a
l
e
o
pi
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
(W
O
A
)
[2
4
,
2
5].
E
P
i
s
de
v
e
l
o
pe
d
ba
s
e
d
o
n
b
i
o
l
o
gi
c
a
l
e
vo
l
ut
i
o
n
a
r
y
pr
o
c
e
s
s
e
s
.
A
ke
y
f
e
a
t
ur
e
o
f
t
h
e
E
P
p
r
o
c
e
s
s
i
s
t
h
e
m
ut
a
t
i
o
n,
i
n
w
hi
c
h
e
a
c
h
p
a
r
e
n
t
p
r
o
duc
e
s
a
n
e
w
b
r
e
e
d
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
w
i
l
l
b
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
m
o
s
t
f
i
t
t
e
s
s
ge
n
e
ra
t
i
o
n.
W
h
e
r
e
a
s
,
t
h
e
P
S
O
t
e
c
hn
i
que
a
t
t
e
m
pt
s
t
o
m
i
m
i
c
t
h
e
b
e
h
a
v
i
o
r
o
f
a
h
e
rd
o
f
a
n
i
m
a
l
s
o
r
i
n
s
e
c
t
s
.
D
u
ri
n
g
t
h
e
s
e
a
r
c
h
p
r
o
c
e
s
s
,
t
w
o
t
y
pe
s
of
e
xpl
o
r
a
t
i
o
n:
gl
o
b
a
l
a
n
d
l
o
c
a
l
a
r
e
c
o
n
duc
t
e
d.
B
a
l
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
s
e
t
w
o
e
xpl
o
r
a
t
i
o
n
s
i
s
t
h
e
ke
y
t
o
s
e
a
r
c
h
f
o
r
o
pt
i
m
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
A
CO
i
s
a
h
e
u
r
i
s
t
i
c
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
i
n
s
pi
r
e
d
by
t
h
e
b
e
h
a
v
i
o
r
of
c
o
l
o
n
y
of
a
nt
s
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
w
a
s
m
a
i
nl
y
us
e
d
t
o
s
o
l
v
e
t
h
e
t
ra
v
e
l
l
i
n
g
s
a
l
e
s
m
a
n
p
r
o
b
l
e
m
(T
S
P
).
A
n
t
c
o
l
o
n
i
e
s
w
i
l
l
t
r
a
c
k
t
h
e
s
a
m
e
pa
t
h
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
s
o
ur
c
e
of
t
h
e
i
r
f
oo
d
a
nd
c
o
l
o
n
y
,
b
a
s
e
d
o
n
p
h
e
ro
m
o
n
e
t
ra
i
l
l
e
f
t
by
o
t
h
e
r
a
n
t
s
.
A
f
t
e
r
f
i
n
di
ng
t
h
e
ph
e
r
o
m
o
n
e
t
r
a
i
l
,
t
h
e
a
nt
s
w
i
l
l
s
t
o
p
t
h
e
r
a
ndo
m
t
r
a
v
e
l
l
i
n
g
a
nd
b
e
gi
n
t
o
fo
l
l
ow
t
h
e
t
ra
i
l
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
a
n
e
w
m
e
t
a
h
e
u
r
i
s
t
i
c
-
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
d
c
a
l
l
e
d
M
o
t
h
F
l
a
m
e
O
pt
i
m
i
z
e
r
(M
F
O
)
w
a
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
[
26
-
30
]
.
T
h
e
M
F
O
w
a
s
de
ve
l
o
pe
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
m
e
t
h
o
d
o
f
f
l
y
i
n
g
m
o
t
h
s
a
t
ni
g
ht
,
c
a
l
l
e
d
t
r
a
n
s
v
e
r
s
e
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n.
A
t
n
i
g
ht
,
f
l
y
i
n
g
m
o
t
h
s
a
r
e
gui
de
d
by
m
oo
n
l
i
g
h
t
,
w
h
e
r
e
t
h
e
y
m
a
i
nt
a
i
n
a
c
o
n
s
t
a
nt
a
ngl
e
t
o
f
i
n
d
t
h
e
i
r
w
a
y
.
A
m
o
n
g
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
of
M
F
O
o
ve
r
o
t
h
e
r
t
e
c
hni
que
s
i
s
t
h
e
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
a
n
d
s
pe
e
d
o
f
t
he
s
e
a
r
c
h
.
It
s
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
c
a
pa
b
i
l
i
t
i
e
s
ha
v
e
b
e
e
n
pr
o
v
e
n
a
n
d
us
e
d
i
n
a
v
a
r
i
e
t
y
of
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
s
uc
h
a
s
e
c
o
n
o
m
i
c
s
de
l
i
ve
r
y
,
e
n
gi
n
e
e
r
i
ng
de
s
i
g
n
a
nd
m
e
di
c
a
l
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
T
h
i
s
s
t
udy
pr
o
pos
e
s
e
ff
i
c
i
e
n
t
t
e
c
hn
i
q
ue
s
fo
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
o
pt
i
m
a
l
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
a
pa
c
i
t
y
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
po
w
e
r
de
m
a
n
d
a
nd
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
s
o
f
e
a
c
h
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
u
s
i
ng
M
F
O
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
s
.
T
w
o
e
v
e
n
t
s
us
i
n
g
a
f
i
v
e
-
b
us
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
t
hr
e
e
po
w
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
u
n
i
t
s
a
n
d
a
t
hi
r
t
y
-
b
us
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
s
i
x
po
w
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
w
e
r
e
s
i
m
u
l
a
t
e
d
us
i
n
g
M
a
t
l
a
b
.
T
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
o
f
t
h
i
s
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
i
s
t
o
m
i
ni
m
i
z
e
t
h
e
t
o
t
a
l
c
o
s
t
of
pow
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n.
T
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
t
e
c
h
n
i
q
ue
,
t
h
e
M
F
O
a
pp
r
o
a
c
h
w
i
l
l
a
l
s
o
b
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
E
P
a
n
d
P
S
O
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
e
p
a
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
S
e
c
t
i
o
n
2
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
fo
r
m
u
l
a
t
i
o
n
o
f
E
D
.
S
e
c
t
i
o
n
3
e
xpl
a
i
n
e
d
t
h
e
M
F
O
a
l
g
o
r
i
t
hm
.
S
e
c
t
i
o
n
4
d
i
s
c
us
s
e
d
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
po
w
e
r
s
c
h
e
dul
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
.
S
e
c
t
i
o
n
5
p
r
o
v
i
de
d
t
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
a
nd
d
i
s
c
us
s
i
o
n
s
.
L
a
s
t
l
y
,
S
e
c
t
i
o
n
6
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
.
2.
F
O
R
M
U
LA
TI
O
N
O
F
ELD
E
c
o
n
o
m
i
c
l
o
a
d
di
s
pa
t
c
h
(
E
L
D
)
a
i
m
s
t
o
s
c
h
e
dul
e
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
f
o
r
e
a
c
h
ge
n
e
r
a
t
i
ng
u
n
i
t
t
ha
t
i
s
i
n
a
c
c
o
r
da
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
c
o
n
di
t
i
o
n
s
a
n
d
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
s
o
f
a
gi
v
e
n
o
pe
r
a
t
i
o
n
.
T
h
e
t
o
t
a
l
p
r
o
duc
t
i
o
n
c
o
s
t
C
T
o
f
o
n
e
pow
e
r
s
y
s
t
e
m
n
e
t
w
o
r
k
c
a
n
b
e
e
xpr
e
s
s
e
d
a
s
[5]:
∑
(
)
(1)
w
h
e
r
e
i
s
t
h
e
t
o
t
a
l
p
r
o
duc
t
i
o
n
c
o
s
t
,
(
)
i
s
t
h
e
p
r
o
duc
t
i
o
n
c
o
s
t
o
f
t
h
e
i
th
ge
n
e
r
a
t
i
ng
u
ni
t
P
i
,
a
n
d
n
i
s
n
u
m
b
e
r
o
f
t
h
e
ge
n
e
ra
t
i
n
g
u
ni
t
s
i
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
T
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
p
r
o
duc
t
i
o
n
c
o
s
t
pe
r
uni
t
o
f
ge
n
e
r
a
t
o
r,
t
h
e
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
o
s
t
f
un
c
t
i
o
n
C
i
(
P
i
)
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
f
ue
l
c
os
t
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
a
n
d
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
po
w
e
r
o
ut
put
f
o
r
t
h
a
t
u
ni
t
.
C
i
(
P
i
)
i
s
us
u
a
l
l
y
e
xpr
e
s
s
e
d
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
qua
d
r
a
t
i
c
e
qu
a
t
i
o
n
s
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
(
)
(2)
H
e
r
e
,
a
i
,
b
i
,
a
n
d
c
i
a
r
e
t
h
e
f
ue
l
c
o
s
t
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
f
o
r
t
h
e
i
th
ge
ne
r
a
t
i
n
g
u
n
i
t
P
i
.
T
h
e
o
b
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
J
of
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
c
a
n
b
e
w
r
i
t
t
e
n
a
s
,
(
)
(3)
In
t
h
i
s
s
t
ud
y
,
op
e
r
a
t
i
n
g
l
i
m
i
t
s
fo
r
e
a
c
h
ge
n
e
r
a
t
o
r
un
i
t
a
n
d
pow
e
r
d
e
m
a
n
d
a
r
e
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
s
t
h
a
t
n
e
e
d
t
o
be
c
o
n
s
i
d
e
r
e
d
i
n
o
r
d
e
r
t
o
o
pt
i
m
i
z
e
t
h
e
obj
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
.
T
h
e
c
os
t
f
un
c
t
i
o
n
of
o
n
e
g
e
n
e
r
a
t
o
r
un
i
t
i
s
un
i
que
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
c
os
t
f
un
c
t
i
o
n
of
t
h
e
o
t
h
e
r
g
e
n
e
r
a
t
o
r
un
i
t
.
T
h
e
o
p
e
r
a
t
i
n
g
l
i
m
i
t
fo
r
e
a
c
h
g
e
n
e
r
a
t
o
r
un
i
t
c
a
n
b
e
w
r
i
t
t
e
n
a
s
,
(4)
w
h
e
r
e
P
i
,
m
a
x
a
n
d
P
i
,
m
i
n
a
r
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
t
h
e
m
a
x
i
m
um
a
nd
m
i
ni
m
u
m
o
pe
r
a
t
i
n
g
l
i
m
i
t
s
o
f
t
h
e
i
th
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
u
ni
t
P
i
.
T
o
e
n
s
u
r
e
t
ha
t
t
h
e
po
w
e
r
s
uppl
y
i
s
e
n
o
ugh
,
t
h
e
a
m
o
u
n
t
of
pow
e
r
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
t
h
e
ge
n
e
ra
t
o
r
u
ni
t
m
us
t
a
l
w
a
y
s
a
dh
e
r
e
t
o
t
h
e
t
o
t
a
l
po
w
e
r
de
m
a
nd.
A
go
o
d
ge
n
e
ra
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
a
l
s
o
p
r
o
duc
e
s
a
l
ow
a
m
o
unt
o
f
pow
e
r
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
O
pt
i
m
al
pow
e
r
s
c
he
dul
i
ng
f
or
e
c
onom
i
c
di
s
pa
t
c
h
us
i
n
g
m
o
t
h
f
l
am
e
opt
i
m
i
z
e
r
(
N.
A
.
M
.
Kam
ar
i
)
381
l
o
s
s
.
In
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
a
m
o
unt
o
f
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
e
d
by
a
l
l
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
u
ni
t
s
P
G
i
s
e
qua
l
t
o
t
h
e
s
u
m
o
f
t
h
e
t
o
t
a
l
pow
e
r
de
m
a
nd
P
D
a
nd
t
o
t
a
l
po
w
e
r
l
o
s
s
P
L
.
∑
(5)
3.
M
F
O
M
o
t
h
-
F
l
a
m
e
O
pt
i
m
i
z
e
r
(M
F
O
)
w
a
s
p
r
o
po
s
e
d
by
M
i
r
j
a
l
i
l
i
i
n
201
5.
M
F
O
i
s
a
n
e
w
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
i
n
s
pi
r
e
d
by
m
o
t
h
na
v
i
ga
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
i
n
n
a
t
u
r
e
.
K
n
o
w
n
a
s
a
t
r
a
n
s
v
e
r
s
e
o
r
i
e
n
t
a
t
i
o
n,
t
hi
s
a
p
p
r
o
a
c
h
e
n
s
u
r
e
s
t
ha
t
t
h
e
m
o
t
h
i
s
a
t
a
c
o
n
s
t
a
n
t
a
ngl
e
t
o
t
h
e
s
o
u
r
c
e
of
l
i
g
ht
s
uc
h
a
s
t
h
e
m
o
o
n
a
n
d
t
h
e
c
a
ndl
e
f
l
a
m
e
f
o
r
o
r
i
e
nt
a
t
i
o
n
[26].
I
n
t
h
e
M
F
O
a
l
go
r
i
t
hm
,
m
o
t
h
s
a
r
e
c
o
n
s
i
de
re
d
a
s
s
e
a
r
c
h
a
ge
n
t
s
t
ha
t
m
o
ve
a
r
o
un
d
t
h
e
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
,
w
h
i
l
e
l
i
g
h
t
s
o
ur
c
e
s
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
t
h
e
b
e
s
t
po
s
i
t
i
on
n
o
w
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
e
a
c
h
a
ge
nt
m
o
t
h
w
i
l
l
s
e
a
r
c
h
a
r
o
un
d
t
h
e
s
o
ur
c
e
o
f
t
h
e
l
i
g
ht
t
o
o
b
t
a
i
n
a
b
e
t
t
e
r
po
s
i
t
i
o
n
a
nd
upda
t
e
t
h
e
b
e
s
t
po
s
i
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
s
e
t
of
m
o
t
h
s
(a
ge
nt
)
M
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
[
]
(6)
H
e
r
e
,
d
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
v
a
r
i
a
b
l
e
a
nd
n
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
m
o
t
h
s
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
t
h
e
s
e
t
o
f
l
i
ght
s
o
ur
c
e
(po
s
i
t
i
o
n
)
F
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
[
]
(7)
H
e
r
e
,
b
o
t
h
n
a
n
d
d
a
r
e
t
h
e
s
e
t
o
f
m
o
t
h
di
m
e
n
s
i
o
n.
T
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
i
th
m
o
t
h
M
i
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g:
(
)
(8)
H
e
r
e
,
S
i
s
t
h
e
s
pi
ra
l
f
un
c
t
i
o
n,
M
i
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
i
th
m
o
t
h
a
n
d
F
j
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
j
th
l
i
g
h
t
s
o
ur
c
e
.
T
h
e
e
qua
t
i
o
n
o
f
s
pi
ra
l
f
un
c
t
i
o
n
S
i
n
(5)
c
a
n
b
e
s
h
o
w
n
a
s
f
o
l
l
o
w
s
,
(
)
|
|
(
)
(9)
H
e
r
e
,
β
i
s
a
c
o
n
s
t
a
n
t
a
n
d
τ
i
s
t
h
e
ra
n
do
m
n
u
m
b
e
r
b
e
t
w
e
e
n
-
1
t
o
1.
T
h
e
de
t
a
i
l
e
d
e
xpl
a
na
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
M
F
O
a
l
go
r
i
t
h
m
p
r
o
c
e
s
s
c
a
n
b
e
f
o
un
d
i
n
[2
5].
In
t
hi
s
s
t
udy
,
M
F
O
t
e
c
hn
i
que
s
w
i
l
l
b
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
e
xi
s
t
i
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
o
f
E
P
a
n
d
P
S
O
.
F
urt
h
e
r
de
t
a
i
l
s
o
n
t
h
e
c
o
n
c
e
pt
s
,
e
qu
a
t
i
o
n
s
a
nd
ps
e
udo
c
o
de
s
o
f
E
P
a
n
d
P
S
O
c
a
n
b
e
fo
un
d
i
n
[12]
a
n
d
[16]
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
4.
O
P
TI
M
A
L
P
O
WER
S
C
H
ED
U
LI
N
G
A
L
G
O
R
I
TH
M
T
o
f
i
n
d
t
h
e
m
i
n
i
m
u
m
v
a
l
ue
o
f
C
T
,
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
fo
r
po
w
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
s
c
h
e
dul
i
n
g
f
o
r
a
l
l
ge
n
e
ra
t
i
n
g
u
ni
t
s
w
a
s
do
n
e
r
e
pe
a
t
e
dl
y
,
un
t
i
l
t
h
e
s
t
o
ppi
n
g
c
ri
t
e
r
i
a
w
e
r
e
m
e
t
.
F
o
l
l
ow
i
n
g
i
s
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
fo
r
po
w
e
r
s
c
h
e
dul
i
ng
us
i
n
g
M
F
O
:
a)
D
e
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
P
i
us
i
n
g
M
F
O
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
g
i
v
e
n
c
o
ns
t
ra
i
nt
l
i
m
i
t
f
o
r
e
a
c
h
ge
n
e
ra
t
i
ng
u
n
i
t
.
b)
Ca
l
c
ul
a
t
e
C
T
us
i
ng
(
1)
a
n
d
(2)
.
c)
D
e
t
e
r
m
i
n
e
P
L
us
i
ng
(5
).
d)
E
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
r
e
pe
a
t
S
t
e
ps
(i
),
(i
i
)
a
n
d
(i
i
i
)
u
nt
i
l
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
m
a
x
i
m
um
a
n
d
m
i
n
i
m
u
m
v
a
l
ue
s
o
f
ob
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
J
i
s
0.
001
o
r
t
h
e
num
b
e
r
o
f
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
r
e
a
c
h
e
s
100
.
5.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
In
t
hi
s
s
t
udy
,
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
s
w
e
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
a
f
i
v
e
-
b
us
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
t
hr
e
e
ge
n
e
ra
t
o
r
s
a
n
d
a
t
h
i
rt
y
-
b
us
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
t
e
s
t
s
y
s
t
e
m
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
s
i
x
ge
n
e
r
a
t
o
r
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
,
a
s
E
v
e
n
t
A
a
n
d
E
v
e
nt
B
.
T
h
e
r
e
w
e
r
e
t
hr
e
e
c
a
s
e
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
f
o
r
e
a
c
h
e
v
e
n
t
.
A
l
l
t
h
e
e
v
e
n
t
s
a
n
d
c
a
s
e
s
c
a
rr
i
e
d
o
ut
u
nde
r
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
pow
e
r
de
m
a
nd
a
r
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
379
-
384
382
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
1.
T
a
b
l
e
2
pr
e
s
e
nt
s
t
h
e
f
ue
l
c
o
s
t
c
oe
ff
i
c
i
e
n
t
s
(
a
i
,
b
i
,
a
nd
c
i
)
w
i
t
h
m
i
ni
m
um
a
nd
m
a
xi
m
u
m
pow
e
r
l
i
m
i
t
s
(
P
m
i
n
a
nd
P
m
a
x
)
f
o
r
e
a
c
h
ge
n
e
ra
t
o
r
u
ni
t
i
n
E
v
e
nt
A
a
n
d
B
[5]
.
T
a
b
l
e
1
.
L
i
s
t
o
f
e
v
e
n
t
s
,
c
a
s
e
s
,
a
nd
po
w
e
r
de
m
a
nds
E
v
e
n
t
T
e
s
t
S
y
s
t
e
m
Ca
s
e
P
o
w
e
r
D
e
m
a
n
d
E
v
e
n
t
T
e
s
t
S
y
s
t
e
m
Ca
s
e
P
o
w
e
r
D
e
m
a
n
d
E
v
e
n
t
A
F
i
v
e
-
b
u
s
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
t
h
re
e
g
e
n
e
ra
t
o
r
s
Ca
s
e
A
-
1
7
5
M
W
E
v
e
n
t
B
T
h
i
rt
y
-
b
u
s
re
l
i
a
b
i
l
i
t
y
t
e
s
t
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
s
i
x
g
e
n
e
ra
t
o
r
s
Ca
s
e
B
-
1
5
7
0
M
W
Ca
s
e
A
-
2
135
MW
Ca
s
e
B
-
2
7
9
0
M
W
Ca
s
e
A
-
3
1
9
5
M
W
Ca
s
e
B
-
3
1
0
3
0
M
W
T
a
b
l
e
2
.
F
ue
l
c
o
s
t
c
oe
f
f
i
c
i
e
n
t
s
a
n
d
po
w
e
r
l
i
m
i
t
s
f
o
r
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
s
i
n
E
v
e
n
t
A
a
n
d
E
v
e
nt
B
E
v
e
n
t
U
n
i
t
a
i
(M
W
)
2
b
i
(M
W
)
c
i
P
m
i
n
(
M
W
)
P
m
a
x
(
M
W
)
E
v
e
n
t
A
1
200
7
.
0
0
.
0
0
8
10
85
2
180
6
.
3
0
.
0
0
9
10
80
3
140
6
.
8
0
.
0
0
7
10
70
E
v
e
n
t
B
1
240
7
.
0
0
.
0
0
7
0
100
500
2
200
1
0
.
0
0
.
0
0
9
5
50
200
3
220
8
.
5
0
.
0
0
9
0
80
300
4
200
1
1
.
0
0
.
0
0
9
0
50
150
5
220
1
0
.
5
0
.
0
0
8
0
50
200
26
190
1
2
.
0
0
.
0
0
7
5
50
120
5.
1
.
Ev
e
n
t
A
In
E
v
e
n
t
A
,
o
pt
i
m
a
l
po
w
e
r
s
c
h
e
du
l
i
n
g
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
t
hr
e
e
c
a
s
e
s
:
Ca
s
e
A
-
1,
A
-
2
a
n
d
A
-
3
w
i
t
h
di
f
fe
r
e
nt
po
w
e
r
de
m
a
n
ds
.
F
o
r
e
a
c
h
c
a
s
e
,
t
hr
e
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
s
:
E
P
,
P
S
O
a
nd
M
F
O
a
r
e
us
e
d
i
n
t
h
e
pow
e
r
s
c
h
e
dul
i
ng
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
t
h
e
g
e
n
e
r
a
t
e
d
po
w
e
r
v
a
l
ue
s
(
P
1
,
P
2
,
P
3
,
P
G
)
,
t
o
t
a
l
pow
e
r
l
o
s
s
P
L
a
n
d
t
o
t
a
l
po
w
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
o
s
t
s
C
T
us
i
n
g
E
P
,
P
S
O
a
n
d
M
F
O
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
a
l
l
c
a
s
e
s
i
n
E
v
e
nt
A
a
r
e
s
um
m
a
ri
z
e
d
i
n
T
a
b
l
e
3.
T
a
b
l
e
3
.
P
o
w
e
r
s
c
h
e
dul
i
ng
f
o
r
ge
n
e
r
a
t
o
r
u
n
i
t
s
i
n
E
v
e
n
t
A
Ca
se
A
-
1
(
P
D
=
7
5
M
W
)
A
-
2
(
P
D
=
1
3
5
M
W
)
A
-
3
(
P
D
=
1
9
5
M
W
)
M
e
t
h
o
d
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
P
1
(
M
W
)
1
5
.
0
0
7
1
1
1
.
0
9
7
4
1
0
.
2
9
9
4
3
6
.
2
4
1
5
2
7
.
2
4
8
4
2
7
.
7
9
9
4
5
8
.
5
3
8
1
5
0
.
0
0
4
4
4
5
.
5
8
1
3
P
2
(
M
W
)
2
1
.
0
6
4
9
5
0
.
9
1
9
9
4
4
.
5
0
2
0
5
2
.
9
2
4
3
6
3
.
2
3
2
1
6
2
.
0
6
3
2
7
6
.
8
6
7
6
8
5
.
1
7
9
0
7
9
.
6
8
6
6
P
3
(
M
W
)
3
8
.
9
2
9
7
1
2
.
9
8
2
7
2
0
.
1
9
8
6
4
6
.
3
3
9
7
4
4
.
5
1
9
6
4
5
.
1
3
7
5
5
9
.
6
9
5
0
5
9
.
8
1
6
6
6
9
.
7
3
2
1
P
G
(M
W
)
7
5
.
0
0
1
7
7
5
.
0
0
0
0
7
5
.
0
0
0
0
1
3
5
.
5
0
5
5
1
3
5
.
0
0
0
0
1
3
5
.
0
0
0
0
1
9
5
.
1
0
0
7
1
9
5
.
0
0
0
0
1
9
5
.
0
0
0
0
P
L
(
M
W
)
0
.
0
0
1
7
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
0
.
5
0
5
5
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
0
.
1
0
0
7
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
C
T
($
/
h
)
1
0
3
8
.
8
9
1
0
3
2
.
2
6
1
0
3
1
.
3
4
1
4
6
9
.
2
5
1
4
6
7
.
6
3
1
4
6
7
.
6
4
1
9
2
5
.
4
9
1
9
2
3
.
7
6
1
9
2
3
.
0
8
F
o
r
Ca
s
e
A
-
1,
i
t
i
s
f
o
un
d
t
ha
t
t
h
e
v
a
l
ue
s
of
ge
n
e
r
a
t
o
r
u
n
i
t
s
P
1
,
P
2
a
nd
P
3
s
e
l
e
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
E
P
,
P
S
O
a
n
d
M
F
O
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
s
c
a
t
t
e
r
e
d.
T
hi
s
i
ndi
c
a
t
e
s
t
ha
t
m
o
r
e
o
pt
i
o
n
s
f
o
r
s
c
h
e
dul
i
n
g
o
f
ge
n
e
r
a
t
i
ng
u
ni
t
s
due
t
o
t
h
e
s
m
a
l
l
po
w
e
r
de
m
a
n
d
P
D
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
A
-
1
r
e
s
ul
t
s
,
t
h
e
M
F
O
a
n
d
P
S
O
m
e
t
h
o
ds
a
ppe
a
r
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
t
h
e
t
o
t
a
l
a
m
o
u
n
t
o
f
pow
e
r
P
G
t
h
a
t
s
a
m
e
a
s
P
D
,
w
i
t
h
o
ut
po
w
e
r
l
o
s
s
e
s
.
T
hi
s
s
h
o
w
s
t
h
a
t
b
o
t
h
P
S
O
a
nd
M
F
O
pe
r
f
o
r
m
v
e
r
y
w
e
l
l
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
E
P
t
e
c
hni
que
.
I
n
t
e
r
m
s
o
f
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
o
s
t
s
,
M
F
O
p
r
o
v
i
de
s
t
h
e
l
o
w
e
s
t
c
os
t
,
fo
l
l
ow
e
d
by
P
S
O
a
n
d
E
P
t
e
c
hn
i
que
s
.
I
n
Ca
s
e
A
-
2,
t
he
v
a
l
ue
of
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
o
r
u
n
i
t
i
s
fo
un
d
t
o
be
i
n
a
s
m
a
l
l
r
a
nge
o
f
v
a
l
ue
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
t
h
o
s
e
s
e
l
e
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
P
S
O
a
n
d
M
F
O
t
e
c
hni
que
s
.
T
hi
s
i
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
p
ow
e
r
de
m
a
n
d
i
s
hi
g
h
a
n
d
r
e
s
ul
t
s
i
n
l
e
s
s
c
h
o
i
c
e
fo
r
ge
n
e
ra
t
o
r
u
ni
t
s
c
h
e
du
l
i
n
g
.
F
r
o
m
a
P
D
s
t
a
n
d
po
i
nt
,
E
P
s
t
i
l
l
p
r
o
duc
e
s
s
m
a
l
l
po
w
e
r
l
o
s
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
M
F
O
a
n
d
P
S
O
t
e
c
hni
que
s
w
h
i
c
h
g
i
v
e
pow
e
r
e
qui
v
a
l
e
nt
t
o
P
D
a
n
d
z
e
r
o
po
w
e
r
l
o
s
s
.
T
hi
s
t
i
m
e
,
t
h
e
P
S
O
p
r
o
v
i
de
d
l
o
w
e
r
C
T
t
h
a
n
M
F
O
,
f
o
l
l
ow
e
d
by
E
P
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
Ca
s
e
A
-
3
a
r
e
v
e
r
y
s
i
m
i
l
a
r
t
o
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
Ca
s
e
A
-
2,
e
x
c
e
pt
fo
r
t
h
e
v
a
l
ue
of
C
T
.
T
h
e
c
h
o
i
c
e
of
g
e
n
e
ra
t
o
r
u
ni
t
v
a
l
ue
s
by
M
F
O
a
nd
P
S
O
i
s
v
e
r
y
c
l
o
s
e
t
o
e
a
c
h
o
t
h
e
r
a
n
d
t
h
e
r
e
i
s
n
o
l
o
s
s
of
pow
e
r
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
t
h
e
s
e
t
w
o
t
e
c
h
n
i
que
s
.
T
h
e
c
h
o
i
c
e
of
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
v
a
l
ue
by
M
F
O
a
n
d
P
S
O
i
s
v
e
r
y
s
i
m
i
l
a
r
a
n
d
n
o
l
o
s
s
of
pow
e
r
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d.
L
i
ke
Ca
s
e
A
-
1
,
t
h
i
s
t
i
m
e
M
F
O
m
a
n
a
ge
d
t
o
s
c
h
e
du
l
e
po
w
e
r
g
e
n
e
ra
t
i
o
n
a
t
a
l
o
w
e
r
c
o
s
t
t
ha
n
P
S
O
.
5.
2
.
Ev
e
n
t
B
S
a
m
e
a
s
E
v
e
n
t
A
,
o
pt
i
m
a
l
po
w
e
r
s
c
h
e
du
l
i
n
g
i
n
E
v
e
n
t
B
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
t
hr
e
e
c
a
s
e
s
,
n
a
m
e
l
y
Ca
s
e
B
-
1,
B
-
2
a
n
d
B
-
3
w
i
t
h
d
i
f
fe
r
e
nt
po
w
e
r
de
m
a
n
ds
us
i
ng
E
P
,
P
S
O
a
n
d
M
F
O
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
P
1
,
P
2
,
P
3
,
P
4
,
P
5
,
P
26
,
P
G
,
P
L
a
n
d
C
T
us
i
n
g
a
l
l
t
hr
e
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
s
i
n
E
v
e
n
t
B
a
r
e
s
u
m
m
a
ri
z
e
d
i
n
T
a
b
l
e
4.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
O
pt
i
m
al
pow
e
r
s
c
he
dul
i
ng
f
or
e
c
onom
i
c
di
s
pa
t
c
h
us
i
n
g
m
o
t
h
f
l
am
e
opt
i
m
i
z
e
r
(
N.
A
.
M
.
Kam
ar
i
)
383
T
a
b
l
e
4
.
P
o
w
e
r
s
c
h
e
dul
i
ng
f
o
r
ge
n
e
r
a
t
o
r
u
n
i
t
s
i
n
E
v
e
n
t
B
Ca
s
e
B
-
1
(
P
D
=
5
7
0
M
W
)
B
-
2
(
P
D
=
7
9
0
M
W
)
B
-
3
(
P
D
=
1
0
3
0
M
W
)
M
e
t
h
o
d
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
E
P
[5
]
P
S
O
[5
]
MFO
P
1
(
M
W
)
2
4
6
.
7
5
4
3
2
1
9
.
3
9
3
3
2
4
5
.
4
5
9
6
2
7
1
.
9
8
5
7
3
2
6
.
9
1
9
5
3
2
7
.
3
2
4
1
3
9
0
.
9
7
2
3
3
9
2
.
5
2
5
2
3
9
9
.
9
4
5
5
P
2
(
M
W
)
5
0
.
1
7
8
5
5
0
.
0
0
3
4
5
5
.
2
0
2
4
6
3
.
6
1
4
9
9
5
.
6
8
8
4
7
6
.
9
4
8
8
9
3
.
9
1
8
7
1
4
5
.
8
7
9
4
1
3
6
.
0
5
6
5
P
3
(
M
W
)
1
0
0
.
7
8
7
7
1
3
9
.
8
0
6
3
1
1
6
.
1
5
8
5
1
9
2
.
9
5
9
2
1
6
2
.
7
0
3
6
1
9
8
.
6
8
6
6
2
0
8
.
2
8
8
1
2
2
3
.
8
0
0
9
2
3
0
.
9
4
6
3
P
4
(
M
W
)
6
1
.
2
4
8
9
5
0
.
0
0
0
5
5
0
.
0
0
0
0
1
0
6
.
7
9
7
6
9
3
.
5
2
4
1
5
4
.
2
3
2
2
9
5
.
0
1
9
1
9
7
.
9
2
2
4
9
0
.
7
9
9
8
P
5
(
M
W
)
5
1
.
0
0
5
0
5
8
.
6
9
5
1
5
3
.
1
7
8
5
8
4
.
4
4
4
5
6
0
.
8
5
9
9
8
2
.
8
0
8
4
1
7
0
.
7
2
8
7
1
1
9
.
4
9
0
7
1
2
1
.
6
5
2
3
P2
6
(
M
W
)
6
0
.
1
0
7
2
5
2
.
1
0
1
4
5
0
.
0
0
1
0
7
0
.
2
8
9
0
5
0
.
3
0
4
5
5
0
.
0
0
0
0
7
1
.
1
6
7
0
5
0
.
3
8
1
5
5
0
.
5
9
9
6
P
G
(M
W
)
5
7
0
.
0
8
1
6
5
7
0
.
0
0
0
0
5
7
0
.
0
0
0
0
7
9
0
.
0
9
0
9
7
9
0
.
0
0
0
0
7
9
0
.
0
0
0
0
1
0
3
0
.
0
9
3
9
1
0
3
0
.
0
0
0
0
1
0
3
0
.
0
0
0
0
P
L
(
M
W
)
0
.
0
8
1
6
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
0
.
0
9
0
9
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
0
.
0
9
3
9
0
.
0
0
0
0
0
.
0
0
0
0
C
T
($
/
h
)
6
9
0
9
.
5
7
6
8
9
2
.
6
8
6
8
7
1
.
9
9
9
4
4
3
.
2
4
9
3
7
0
.
4
5
9
3
4
7
.
2
4
1
2
3
0
5
.
0
0
1
2
2
6
6
.
2
0
1
2
2
6
3
.
9
5
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
E
v
e
nt
B
s
h
o
w
a
pa
t
t
e
rn
s
i
m
i
l
a
r
t
o
E
v
e
n
t
A
.
T
he
v
a
l
ue
s
fo
r
e
a
c
h
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
i
n
C
a
s
e
B
-
1
a
n
d
B
-
2
gi
v
e
di
ff
e
r
e
n
t
v
a
l
ue
s
fo
r
t
h
e
t
hr
e
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
.
T
hi
s
i
s
due
t
o
t
h
e
l
o
w
pow
e
r
de
m
a
n
d,
s
o
t
h
e
r
e
a
r
e
m
a
n
y
o
pt
i
o
n
s
fo
r
c
o
upl
i
n
g
t
h
e
ge
n
e
ra
t
o
r
u
ni
t
t
o
ge
t
t
h
e
r
e
qu
i
r
e
d
pow
e
r
de
m
a
n
d.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
Ca
s
e
B
-
3
s
h
o
w
s
t
h
e
v
a
l
ue
of
e
a
c
h
un
i
t
o
f
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
o
r
i
s
i
n
a
na
rr
o
w
r
a
n
ge
fo
r
t
h
e
t
hr
e
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
.
T
hi
s
i
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
r
e
a
r
e
v
e
r
y
fe
w
o
pt
i
o
n
s
f
o
r
c
o
upl
i
n
g
ge
n
e
r
a
t
o
r
u
ni
t
s
t
o
o
b
t
a
i
n
hi
g
h
po
w
e
r
de
m
a
nd.
O
v
e
r
a
l
l
,
t
h
e
s
i
x
-
u
n
i
t
ge
n
e
ra
t
o
r
s
c
h
e
dul
i
n
g
t
e
c
hni
que
us
i
ng
P
S
O
a
n
d
M
F
O
i
s
c
a
pa
b
l
e
o
f
de
l
i
v
e
r
i
n
g
t
h
e
s
a
m
e
v
a
l
ue
w
i
t
h
po
w
e
r
de
m
a
n
d,
w
i
t
h
o
ut
po
w
e
r
l
o
s
s
.
F
o
r
t
h
e
s
a
m
e
ge
n
e
ra
t
o
r
s
y
s
t
e
m
,
E
P
m
e
t
h
o
d
a
l
s
o
p
r
o
d
uc
e
s
a
l
m
o
s
t
i
de
nt
i
c
a
l
po
w
e
r
t
o
t
h
e
de
m
a
n
d
.
H
ow
e
v
e
r
,
t
h
e
re
i
s
a
s
l
i
g
ht
po
w
e
r
l
o
s
s
ge
ne
ra
t
e
d
by
t
h
e
E
P
,
n
o
t
e
xc
e
e
d
i
ng
0
.
1
M
W
f
o
r
C
a
s
e
B
-
1
,
C
a
s
e
B
-
2
a
nd
C
a
s
e
B
-
3
.
F
o
r
a
l
l
t
hre
e
c
a
s
e
s
,
M
F
O
i
s
a
b
l
e
t
o
s
a
v
e
o
n
ge
ne
ra
t
i
ng
c
o
s
t
s
,
f
o
l
l
o
w
e
d
b
y
P
S
O
a
nd
E
P
.
F
r
o
m
t
hi
s
r
e
s
u
l
t
,
M
F
O
r
e
m
a
i
ns
a
t
t
he
f
o
r
e
f
r
o
nt
o
f
p
r
o
d
uc
i
ng
t
h
e
l
o
w
e
s
t
po
w
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
c
o
s
t
a
nd
t
h
e
l
o
w
e
s
t
po
w
e
r
l
o
s
s
c
o
m
p
a
r
e
d
t
o
P
S
O
a
nd
E
P
t
e
c
hni
q
ue
s
.
6.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
s
t
udy
pr
o
po
s
e
s
a
po
w
e
r
s
c
h
e
du
l
i
n
g
s
t
ra
t
e
gy
us
i
n
g
M
F
O
t
o
a
c
h
i
e
v
e
o
pt
i
m
um
po
w
e
r
o
ut
put
by
ge
n
e
ra
t
o
r
u
n
i
t
s
a
t
m
i
ni
m
um
po
w
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
c
o
s
t
s
.
T
w
o
t
e
s
t
s
y
s
t
e
m
s
w
h
i
c
h
e
a
c
h
ha
s
t
hr
e
e
di
f
fe
r
e
nt
po
w
e
r
de
m
a
n
d
i
s
c
h
o
s
e
n
a
s
a
t
e
s
t
s
y
s
t
e
m
a
n
d
i
s
c
a
rri
e
d
o
ut
us
i
n
g
M
A
T
L
A
B
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
M
F
O
a
n
d
P
S
O
ha
v
e
s
u
c
c
e
s
s
f
ul
l
y
g
e
n
e
ra
t
e
d
t
h
e
s
a
m
e
a
m
o
u
n
t
o
f
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
a
s
po
w
e
r
de
m
a
n
d,
w
i
t
h
n
o
l
o
s
s
of
p
ow
e
r
.
In
t
e
rm
s
o
f
c
os
t
,
M
F
O
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
P
S
O
i
n
p
r
o
v
i
di
n
g
l
o
w
e
r
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
c
o
s
t
s
fo
r
t
h
e
s
a
m
e
po
w
e
r
de
m
a
nd.
In
a
ddi
t
i
o
n
,
t
h
e
E
P
p
r
o
v
i
de
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
t
o
t
a
l
c
o
s
t
of
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
M
F
O
a
n
d
P
S
O
.
I
n
f
a
c
t
,
pow
e
r
ge
n
e
ra
t
i
o
n
u
s
i
n
g
E
P
a
l
s
o
r
e
s
ul
t
s
i
n
po
w
e
r
l
o
s
s
.
In
c
on
c
l
us
i
o
n
,
M
F
O
i
s
t
h
e
m
o
s
t
a
pp
r
o
pri
a
t
e
t
e
c
hn
i
que
i
n
po
w
e
r
s
c
h
e
dul
i
n
g
f
o
r
e
c
o
n
o
m
i
c
di
s
pa
t
c
h
(
E
D
)
p
r
o
b
l
e
m
s
i
n
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
s
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
i
s
s
t
udy
i
s
f
un
de
d
by
t
h
e
M
i
n
i
s
t
r
y
o
f
E
duc
a
t
i
o
n
M
a
l
a
y
s
i
a
(
F
R
G
S
/
1/
2018/
T
K
04/
U
K
M
/
02/
7)
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
A
.
F
a
r
a
g
,
S
.
A
l
-
B
a
i
y
a
t
a
nd
T
.
C
.
C
he
ng
,
“
E
c
o
no
m
i
c
L
o
a
d
D
i
s
p
a
t
c
h
M
u
l
t
i
o
bj
e
c
t
i
v
e
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
P
r
o
c
e
dur
e
s
U
s
i
ng
L
i
ne
a
r
P
r
o
g
r
a
m
m
i
ng
T
e
c
hni
q
ue
s
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
a
c
t
i
on
s
o
n
P
ow
e
r
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
10,
no
.
2
,
pp.
7
31
-
738
,
1995
.
[
2]
R
.
A
.
J
a
b
r
,
A
.
H
.
C
o
o
ni
c
k
a
nd
B
.
J
.
C
o
r
y
,
“
A
H
o
m
og
e
ne
o
us
L
i
ne
a
r
P
r
o
g
r
a
m
m
i
ng
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
T
he
S
e
c
ur
i
t
y
C
o
ns
t
r
a
i
n
e
d
E
c
o
no
m
i
c
D
i
s
pa
t
c
h
P
r
o
b
l
e
m
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
P
ow
e
r
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
15,
no
.
3,
pp.
93
0
-
936,
2
000
.
[
3]
C
.
H
.
C
he
n
a
n
d
C
.
C
.
L
i
n,
"
S
i
m
p
l
e
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
or
E
c
o
no
m
i
c
D
i
s
pa
t
c
h
W
i
t
h
P
i
e
c
e
w
i
s
e
Q
ua
d
r
a
t
i
c
F
ue
l
C
o
s
t
S
unc
t
i
o
n,
"
i
n
200
9
I
nn
ov
a
t
i
v
e
T
e
c
hnol
og
i
e
s
i
n
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
Sy
s
t
e
m
s
and
I
nd
us
t
r
i
al
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
,
pp.
41
2
-
417
,
2
009
.
[
4]
H
.
D
a
n
e
s
h
i
,
A
.
L
.
C
ho
o
bba
r
i
,
M
.
S
ha
hi
de
hpo
ur
,
a
nd
Z
.
L
i
, "
M
i
x
e
d
I
nt
e
g
e
r
P
r
o
g
r
a
m
m
i
ng
M
e
t
ho
d
t
o
S
o
l
v
e
S
e
c
ur
i
t
y
C
o
ns
t
r
a
i
n
e
d
U
n
i
t
C
o
m
m
i
t
m
e
n
t
W
i
t
h
R
e
s
t
r
i
c
t
e
d
O
pe
r
a
t
i
ng
Z
o
ne
L
i
m
i
t
s
,
"
i
n
2
008
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
E
l
e
c
t
r
o/
I
n
f
or
m
a
t
i
on
T
e
c
hno
l
og
y
,
p
p.
18
7
-
192
,
2
008
.
[
5]
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
N
.
A
.
R
a
hm
a
t
a
nd
I
.
M
us
i
r
i
n,
"
O
pt
i
m
a
l
P
o
w
e
r
S
c
he
du
l
i
ng
S
t
r
a
t
e
gy
i
n
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
s
u
s
i
ng
S
w
a
r
m
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
i
qu
e
,
"
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
J
o
ur
n
al
o
f
A
d
v
an
c
e
d
T
r
e
nd
s
i
n
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
and
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
8,
i
s
s
ue
1.
6
s
pe
c
i
a
l
i
s
s
u
e
,
p
p.
24
6
-
251,
2
019
.
[
6]
B
.
K
ho
r
r
a
m
de
l
,
A
.
Z
a
r
e
,
C
.
Y
.
C
hu
ng
a
nd
P
.
G
a
v
r
i
l
i
a
d
i
s
,
"
A
G
e
ne
r
i
c
C
o
n
v
e
x
M
o
de
l
f
o
r
a
C
ha
nc
e
-
C
o
ns
t
r
a
i
ne
d
L
o
o
k
-
A
he
a
d
E
c
o
no
m
i
c
D
i
s
pa
t
c
h
P
r
o
bl
e
m
I
nc
o
r
po
r
a
t
i
ng
a
n
E
f
f
i
c
i
e
nt
W
i
nd
P
o
w
e
r
D
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
M
o
de
l
i
ng
,
"
I
E
E
E
T
r
an
s
a
c
t
i
on
s
o
n
P
ow
e
r
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
35
,
no
.
2,
p
p.
87
3
-
886,
2
020.
[
7]
R
.
D
o
ng
a
nd
S
.
W
a
ng
,
"
N
e
w
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
I
ns
pi
r
e
d
by
K
e
r
ne
l
T
r
i
c
ks
f
o
r
t
he
E
c
o
n
o
m
i
c
E
m
i
s
s
i
o
n
D
i
s
p
a
t
c
h
P
r
o
bl
e
m
W
i
t
h
V
a
l
v
e
P
o
i
nt
,
"
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
8,
pp
.
165
8
4
-
16594
,
2020
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
379
-
384
384
[
8]
M
.
J
.
M
o
ka
r
r
a
m
,
M
.
G
i
t
i
z
a
de
h
,
T
.
N
i
kna
m
a
nd
S
.
N
i
kn
a
m
,
"
R
o
bus
t
a
nd
E
f
f
e
c
t
i
v
e
P
a
r
a
l
l
e
l
P
r
o
c
e
s
s
t
o
C
o
o
r
di
na
t
e
M
ul
t
i
-
A
r
e
a
E
c
o
nom
i
c
D
i
s
pa
t
c
h
(
M
A
E
D
)
P
r
o
bl
e
m
s
i
n
T
he
P
r
e
s
e
nc
e
o
f
U
n
c
e
r
t
a
i
n
t
y
,
"
I
E
T
G
e
ne
r
at
i
on
,
T
r
an
s
m
i
s
s
i
on
&
D
i
s
t
r
i
bu
t
i
on
,
v
o
l
.
13
,
no
.
1
8,
p
p.
41
97
-
4205
,
201
9.
[
9]
C
.
Z
hu
,
L
.
X
u
a
n
d
E
.
D
.
G
o
o
dm
a
n,
"
G
e
ne
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
P
a
r
e
t
o
-
O
pt
i
m
a
l
i
t
y
f
o
r
M
a
ny
-
O
bj
e
c
t
i
v
e
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
on
s
on
E
v
o
l
u
t
i
o
nar
y
C
om
pu
t
at
i
on
,
v
o
l
.
2
0,
no
.
2,
p
p.
29
9
-
315
,
2
015
.
[
10]
A
.
C
he
,
P
.
W
u,
F
.
C
hu
a
n
d
M
.
C
.
Z
ho
u,
"
I
m
pr
ov
e
d
Q
ua
n
t
um
-
I
ns
pi
r
e
d
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
A
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
L
a
r
g
e
-
S
i
z
e
L
a
ne
R
e
s
e
r
v
a
t
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
o
ns
on
S
y
s
t
e
m
s
,
M
a
n,
a
nd
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
:
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
45,
no
.
12
,
pp.
15
35
-
1548
,
201
5.
[
11]
S
.
B
.
G
e
e
,
K
.
C
.
T
a
n
a
n
d
H
.
A
.
A
bba
s
s
,
"
A
B
e
nc
hm
a
r
k
T
e
s
t
S
ui
t
e
f
o
r
D
y
na
m
i
c
E
vo
l
ut
i
o
na
r
y
M
ul
t
i
o
bj
e
c
t
i
v
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
on
s
on
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
,
vol
.
47
,
no
.
2,
p
p.
461
-
47
2,
20
17.
[
12]
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
I
.
M
u
s
i
r
i
n
a
nd
M
.
M
.
O
t
hm
a
n,
"
E
P
B
a
s
e
d
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
E
s
t
i
m
a
t
i
ng
S
y
nc
hr
o
ni
z
i
ng
a
nd
D
a
m
pi
ng
T
o
r
que
C
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
,
"
A
us
t
r
al
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
B
a
s
i
c
a
nd
A
p
pl
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
4
,
no
.
8,
pp.
37
41
-
3754
,
201
0.
[
13]
M
.
A
.
H
a
n
na
n
,
M
.
G
.
M
.
A
bdo
l
r
a
s
o
l
,
M
.
F
a
i
s
a
l
,
P
.
J
.
K
e
r
,
R
.
A
.
B
e
g
um
a
nd
A
.
H
us
s
a
i
n
,
"
B
i
na
r
y
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
S
c
he
dul
i
ng
M
G
I
nt
e
g
r
a
t
e
d
V
i
r
t
ua
l
P
o
w
e
r
P
l
a
n
t
T
o
w
a
r
d
E
ne
r
gy
S
a
v
i
ng
,
"
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
7
,
pp.
10
7937
-
10
7951
,
201
9.
[
14]
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
I
.
M
us
i
r
i
n,
A
.
N
.
D
a
g
a
ng
a
nd
M
.
H
.
M
.
Z
a
m
a
n
,
"
P
S
O
-
B
a
s
e
d
O
s
c
i
l
l
a
t
o
r
y
S
t
a
bi
l
i
t
y
A
s
s
e
s
s
m
e
n
t
by
U
s
i
ng
t
he
T
o
r
qu
e
C
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
f
o
r
S
M
I
B
,
"
E
ne
r
g
i
e
s
,
v
o
l
.
1
3,
no
.
5,
pp.
1
-
16
,
2020
.
[
15]
M
.
S
a
t
o
,
Y
.
F
uk
uy
a
m
a
,
T
.
I
i
z
a
ka
a
nd
T
.
M
a
t
s
u
i
,
"
T
o
t
a
l
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
E
ne
r
gy
N
e
t
w
o
r
ks
i
n
a
S
m
a
r
t
C
i
t
y
b
y
M
ul
t
i
-
S
w
a
r
m
D
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
ans
a
c
t
i
on
s
on
Sus
t
a
i
nab
l
e
E
ne
r
gy
,
v
o
l
.
10,
no
.
4
,
pp.
2
186
-
220
0,
20
19
.
[
16]
J
.
T
i
a
n
,
Y
.
T
a
n
,
J
.
Z
e
ng
,
C
.
S
u
n
a
nd
Y
.
J
i
n
,
"
M
ul
t
i
o
bj
e
c
t
i
v
e
I
nf
i
l
l
C
r
i
t
e
r
i
o
n
D
r
i
v
e
n
G
a
us
s
i
a
n
P
r
o
c
e
s
s
-
A
s
s
i
s
t
e
d
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
H
i
g
h
-
D
i
m
e
ns
i
o
na
l
E
x
pe
n
s
i
v
e
P
r
o
bl
e
m
s
,
"
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
E
v
ol
u
t
i
ona
r
y
C
om
put
at
i
on
,
v
o
l
.
23
,
no
.
3,
pp
.
459
-
47
2,
20
19.
[
17]
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
I
.
M
us
i
r
i
n
,
Z
.
A
.
H
a
m
i
d
a
nd
M
.
H
.
M
.
Z
a
m
a
n
,
"
O
s
c
i
l
l
a
t
o
r
y
S
t
a
bi
l
i
t
y
P
r
e
di
c
t
i
o
n
us
i
ng
P
S
O
B
a
s
e
d
S
y
nc
hr
o
ni
z
i
ng
a
nd
D
a
m
pi
ng
T
o
r
que
C
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
s
,
"
B
u
l
l
e
t
i
n
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
and
I
n
f
or
m
a
t
i
c
s
(
B
E
E
I
)
,
v
o
l
.
7,
i
s
s
ue
3,
pp
.
33
1
-
344,
2
018
.
[
18]
Z
.
Y
i
n,
C
.
D
u
,
J
.
L
i
u
,
X
.
S
un
a
nd
Y
.
Z
ho
ng
,
"
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
A
ut
o
di
s
t
ur
ba
nc
e
-
R
e
j
e
c
t
i
o
n
C
o
nt
r
o
l
o
f
I
nduc
t
i
o
n
M
o
t
o
r
s
B
a
s
e
d
o
n
a
n
A
nt
C
o
l
o
ny
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
g
o
r
i
t
hm
,
"
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
ons
on
I
ndu
s
t
r
i
a
l
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
,
v
o
l
.
65
,
no
.
4
,
pp.
30
77
-
3094
,
201
8.
[
19]
X
.
F
.
L
i
u,
Z
.
H
.
Z
h
a
n
,
J
.
D
.
D
e
ng
,
Y
.
L
i
,
T
.
G
u
a
nd
J
.
Z
h
a
ng
,
"
A
n
E
ne
r
g
y
E
f
f
i
c
i
e
nt
A
n
t
C
o
l
o
n
y
S
y
s
t
e
m
f
o
r
V
i
r
t
ua
l
M
a
c
hi
n
e
P
l
a
c
e
m
e
n
t
i
n
C
l
o
ud
C
o
m
put
i
ng
,
"
I
E
E
E
T
r
ans
a
c
t
i
o
ns
on
E
v
o
l
u
t
i
onar
y
C
om
p
ut
a
t
i
on
,
v
o
l
.
22
,
no
.
1
,
pp.
11
3
-
128,
2
018
.
[
20]
J
.
S
h
a
ng
,
X
.
W
a
ng
,
X
.
W
u
,
Y
.
S
un
,
Q
.
D
i
ng
,
J
.
X
.
L
i
u
a
nd
H
.
Z
ha
ng
,
"
A
R
e
v
i
e
w
o
f
A
nt
C
o
l
o
n
y
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
B
a
s
e
d
M
e
t
ho
ds
f
o
r
D
e
t
e
c
t
i
ng
E
pi
s
t
a
t
i
c
I
nt
e
r
a
c
t
i
o
ns
,
"
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
7,
pp
.
134
97
-
1350
9,
20
19
.
[
21]
Z
.
A
.
H
a
m
i
d
,
I
.
M
us
i
r
i
n
,
M
.
N
.
A
.
R
a
hi
m
a
nd
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
"
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
s
s
i
s
t
e
d
L
o
a
d
T
r
a
c
i
ng
v
i
a
H
y
br
i
d
A
nt
C
o
l
o
n
y
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
D
e
r
e
g
ul
a
t
e
d
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
,"
W
SE
A
S
T
r
ans
ac
t
i
ons
o
n
P
ow
e
r
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
7
,
no
.
3,
pp.
14
5
-
158,
2
012
.
[
22]
S
.
A
.
H
a
l
i
m
,
A
.
M
o
ha
m
e
d
,
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
A
.
A
y
o
b,
A
.
H
.
A
.
B
a
ka
r
a
nd
H
.
A
.
I
l
l
i
a
s
,
"
O
p
t
i
m
i
s
a
t
i
o
n
o
f
Z
i
nc
O
xi
de
S
u
r
g
e
A
r
r
e
s
t
e
r
D
e
s
i
g
n
us
i
ng
G
r
a
v
i
t
a
t
i
o
na
l
S
e
a
r
c
h
A
l
go
r
i
t
hm
a
nd
I
m
pe
r
i
a
l
i
s
t
C
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
A
l
go
r
i
t
hm
,
"
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
13
,
no
.
3,
pp
.
853
-
86
0,
20
19
.
[
23]
M
.
K
.
M
.
Z
a
m
a
n
i
,
I
.
M
us
i
r
i
n
,
M
.
S
.
O
m
a
r
,
S
.
I
.
S
ul
i
m
a
n,
N
.
A
.
M
.
G
ha
ni
a
nd
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
"
G
r
a
v
i
t
a
t
i
o
na
l
S
e
a
r
c
h
A
l
g
o
r
i
t
hm
B
a
s
e
d
T
e
c
hn
i
qu
e
f
o
r
V
o
l
t
a
g
e
S
t
a
b
i
l
i
t
y
I
m
p
r
o
v
e
m
e
nt
,
"
I
nd
one
s
i
a
n
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
9,
no
.
1
,
p
p.
12
3
-
130,
201
8.
[
24]
Q
.
Z
ha
ng
a
nd
L
.
L
i
u
,
"
W
ha
l
e
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
g
o
r
i
t
hm
B
a
s
e
d
o
n
L
a
m
a
r
c
ki
a
n
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
G
l
o
ba
l
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
P
r
o
bl
e
m
s
,
"
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
7,
pp
.
366
42
-
3666
6,
20
19
.
[
25]
N
.
A
.
M
.
K
a
m
a
r
i
,
I
.
M
us
i
r
i
n
,
Z
.
O
t
hm
a
n
a
nd
S
.
A
.
H
a
l
i
m
,
"
P
S
S
B
a
s
e
d
A
ng
l
e
S
t
a
bi
l
i
t
y
I
m
pr
ov
e
m
e
nt
U
s
i
ng
W
ha
l
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
ppr
o
a
c
h
,
"
I
ndone
s
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
an
d
C
om
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
8,
no
.
2
,
pp.
3
82
-
390
,
2017
.
[
26]
S
.
A
.
H
a
l
i
m
,
H
.
M
.
R
o
s
l
i
a
nd
H
.
F
.
H
a
s
r
i
,
"
M
o
t
h
-
F
l
a
m
e
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
W
i
t
h
D
i
f
f
e
r
e
n
t
C
o
ur
s
e
f
o
r
O
pt
i
m
a
l
P
ho
t
o
vo
l
t
a
i
c
L
oc
a
t
i
o
n
a
nd
S
i
z
i
ng
,
"
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
of
A
dv
an
c
e
d
T
r
e
nds
i
n
C
om
p
ut
e
r
S
c
i
e
nc
e
an
d
E
ngi
ne
e
r
i
n
g,
v
o
l
.
8,
no
.
1.
6
s
pe
c
i
a
l
i
s
s
u
e
,
p
p.
14
5
-
152,
2
019
.
[
27]
S
.
M
i
r
j
a
l
i
l
i
,
"
M
o
t
h
-
F
l
a
m
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
g
o
r
i
t
hm
:
A
N
o
v
e
l
N
a
t
ur
e
-
I
ns
pi
r
e
d
H
e
u
r
i
s
t
i
c
P
a
r
a
d
i
g
m
,
"
K
now
l
e
dge
-
B
as
e
d
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
89
,
pp
.
2
28
-
249
,
201
5.
[
28]
C
.
L
i
,
Z
.
N
i
u
,
Z
.
S
o
ng
,
B
.
L
i
,
J
.
F
a
n
a
nd
P
.
X
.
L
i
u,
"
A
D
o
ubl
e
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
L
e
a
r
ni
ng
M
o
t
h
-
F
l
a
m
e
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
R
e
a
l
-
P
a
r
a
m
e
t
e
r
G
l
o
ba
l
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
P
r
o
b
l
e
m
s
,
"
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
6,
pp
.
7670
0
-
76727
,
201
8.
[
29]
L
.
H
o
ngw
e
i
,
L
.
J
i
a
ny
o
ng
,
C
.
L
i
a
ng
,
B
.
J
i
ng
bo
,
S
.
Y
a
ngy
a
ng
a
nd
L
.
K
a
i
,
"
C
ha
o
s
-
E
nha
nc
e
d
M
o
t
h
-
F
l
a
m
e
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
G
l
o
ba
l
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n,
"
J
ou
r
na
l
o
f
Sy
s
t
e
m
s
E
ngi
ne
e
r
i
ng
an
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
,
v
o
l
.
30,
no
,
6,
pp.
11
44
-
1159
,
201
9.
[
30]
A
.
A
.
E
l
s
a
k
a
a
n
,
R
.
A
.
E
l
-
S
e
h
i
e
m
y
,
S
.
S
.
K
a
dda
h
a
n
d
M
.
I
.
E
l
s
a
i
d
,
"
O
pt
i
m
a
l
E
c
o
nom
i
c
–
E
m
i
s
s
i
o
n
P
o
w
e
r
S
c
h
e
du
l
i
ng
o
f
R
E
R
s
i
n
M
G
s
W
i
t
h
U
nc
e
r
t
a
i
n
t
y
,
"
I
E
T
G
e
ne
r
at
i
on,
T
r
an
s
m
i
s
s
i
on
&
D
i
s
t
r
i
bu
t
i
on
,
v
o
l
.
14
,
no
.
1
,
pp
.
37
-
52
,
2020
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.