• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.4
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• pp.361-371
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• 2012

In order to improve the efficiency of the branch-and-bound method for mixed-discrete nonlinear programming, a nonuniform convergence tolerance scheme is proposed for the continuous subproblem optimizations. The suggested scheme assigns the convergence tolerances for each continuous subproblem optimization according to the maximum constraint violation obtained from the first iteration of each subproblem optimization in order to reduce the total number of function evaluations needed to reach the discrete optimal solution. The proposed tolerance scheme is integrated with five branching order options. The comparative performance test results using the ten combinations of the five branching orders and two convergence tolerance schemes show that the suggested non-uniform convergence tolerance scheme is obviously superior to the uniform one. The results also show that the branching order option using the minimum clearance difference method performed best among the five branching order options. Therefore, we recommend using the "minimum clearance difference method" for branching and the "non-uniform convergence tolerance scheme" for solving discrete optimization problems.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.2
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• pp.191-201
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• 2010

This paper presents a new global optimization algorithm based on the branch-and-bound principle using Bspline approximation techniques. It describes the algorithmic components and details on their implementation. The key components include the subdivision of a design space into mutually disjoint subspaces and the bound calculation of the subspaces, which are all established by a real-valued B-spline volume model. The proposed approach was demonstrated with various test problems to reveal computational performances such as the solution accuracy, number of function evaluations, running time, memory usage, and algorithm convergence. The results showed that the proposed algorithm is complete without using heuristics and has a good possibility for application in large-scale NP-hard optimization.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.339-339
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• 1991

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.3-19
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• 1998

관계형 데이터베이스 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주 기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 속성의 중복할당을 허용하여 분할하고, 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만을 액세스하여 디스크의 액세스 횟수를 줄이는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 속성의 중복할당을 허용하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제에 수리모형을 조회, 갱신트랙잭션을 모두 고려하여 0-1 정수계획법으로 개발하였다. 또한 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안하였으며, 분지한계법으로 큰 문제를 푸는데는 많은 시간이 소요되므로 계산량을 줄일 수 있는 초기처리방법과 비용계산방법을 제안하였다. 속성의 중복을 허용하여 구한 해가 중복을 고려하지 않은 경우의 해보다 디스크 액세스횟수가 감소한 것으로 나타났으며, 갱신트랜？션의 수가 증가함에 따라 중복되는 속성의 수가 감소하는 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.10-10
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• 1993

본 연구에서는 다품종(multiple products) 다단계(multi-stage) 흐름 생산시스템에서의 제품별 로트 투입순서결정무제를 다루었다. 다단계 흐름 생산시스템의 투입순서 결정문제에 대한 기존연구는 각 단계의 기계대수가 1대인 경우에 관한 것이 대부분이지만, 본 연구에서는 각 단계의 기계대수가 복수이고 각 제품의 생산량이 로트로 주어지며, 또한 각 단계마다의 이송이 로트로 이루어지는 것이 아니라 1단위로 이루어지는 생산시스템을 대상으로 하였다. 그리고 각 제품의 생산준비기간은 투입순서와 관계 없이 일정하며 앞 단계에서 제품이 도착하지 않더라도 생산준비는 먼저 수행될 수 있다고 가정하였다. 제품별 로트 투입순서 결정문제에서 사용된 성능평가기준(performance measure)은 총작업소요시간(makespan)이며 순열투입순서(permutation schedule)만을 대상으로 하였다. 결정기법으로는 투입순서 결정문제에서 효율적인 것으로 알려져 있는 분지한계법(Branch & Bound)이 사용되었으며 분지한계법에서 이용되는 부분투입순서(partial sequence)에 대한 하한값(lower bound)을 제시하였다. 제시된 기법을 사용하면 현실적인 크기의 제품별 로트 투입순서 결정문제를 적당한 시간내에 충분히 해결할 수 있을 것으로 보인다. 제시된 해법으로 해결된 수치예제가 주어져 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.63-63
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• 2004

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.14 no.2
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• pp.1-18
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• 1989

콘태이너 선박은 출발항과 종착항의 두항구 사이를 잇는 지정된 항로를 오가면서 항로의 중도에 있는 각 항구에 기항하여 화물을 상.하역하는 형태로 각 항구 사이의 화물운송을 수행한다. 이때 이윤을 최대화 하기 위해서 선박을 어느 항구에 기항하고, 또 기항하는 항구에서는 얼마만큼의 화물을 항.하역할 것인지를 적절하게 결정해야 한다. 이러한 콘테이너 선박 운항경로 문제를 모형화 하고, 0-1 혼합정수 계획법을 이용한 수리모형을 제시한 후, 최소비용 흐름문제와 분지한계 기법을 이용한 최적해법을 제시하였다. 본 논문에서는 제시한 해법에서는 먼저, 기항하기로 한 항구의 집합에 따라 부분문제를 정의한다. 또한 분해된 부분문제에서 추가로 기항할 항구들에 대한 운항구간의 적제 한계와 운항비용을 완화시킨 문제를 정의하고, 그것을 다시 최소비용흐름문제를 이용하여 풀어서 상한값ㄹ 구한다. 이와 같은 방법으로 각 부분문제의 하한값과 하한값을 계신히여, 그것을 이용하여 분지를 절단하고, 또한 상한값이 높은 부분문제를 우선적으로 선택하여 분지합으로써 최적해를 구한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.18 no.34
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• pp.123-128
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• 1995

The grouping of parts into families and machines into cells poses an important problem in the design and planning of the flexible manufacturing system(FMS). This paper proposes a new optimal algorithm of forming machine-part groups to maximize the similarity, based on branching from seed machine and bounding on a completed part. This algorithm is illustrated with numerical example. This algorithm could be applied to the generalized machine-part grouping problem.

• Korean Management Science Review
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• v.10 no.1
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• pp.207-216
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• 1993

The purpose of this paper is to develop a branch and bound algorithm for the transportation problem with a limited number of company owned vehicles. First, we find an initial solution by solving quasi-assignment subproblem induced by relaxing constraints of the vehicle capacity and illegal tours elimination equations. Second, we build routing from the assignment, and if there is a routings which violates relaxed constraints, we introduce branches of the subproblem in order to remove it. After all branches are searched, we get the optimal solution.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.5
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• pp.213-219
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• 2016

This paper presents a branch-and-bound algorithm for solving the concave minimization problem with upper bounded variables whose single constraint is linear. The algorithm uses simplex as partition element. Because the convex envelope which most tightly underestimates the concave function on the simplex is uniquely determined by solving the related linear equations. Every branching process generates two subsimplices one lower dimensional than the candidate simplex by adding 0 and upper bound constraints. Subsequently the feasible points are partitioned into two sets. During the bounding process, the linear programming problems defined over subsimplices are minimized to calculate the lower bound and to update the incumbent. Consequently the simplices which do certainly not contain the global minimum are excluded from consideration. The major advantage of the algorithm is that the subproblems are defined on the one less dimensinal space. It means that the amount of work required for the subproblem decreases whenever the branching occurs. Our approach can be applied to solving the concave minimization problems under knapsack type constraints.