• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.1 no.1
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• pp.51-54
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• 1976

1964년에 Duffin과 Zener는 기하적 계획법(Geometric Programming)이란 새로운 비선형 계획법(Nonlinaer Programming)을 개발하였다. 이 새로운 기하적 계획법은 수주한 형태의 비선형 계획문제에만 적용이 가능하지만 반면 적용이 가능한 문제에 관해서는 매우 강력한 계획법중에 하나가 된다. 지금부터 기하적 계획법의 원리와 그에 따르는 문제해결 예제를 들면서 적용 가능한 비선형 문제를 해결하겠다.

• Korean Management Science Review
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• v.1
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• pp.81-87
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• 1984

이 글에서는 PDS/MAGEN이란 무엇이며 그 사용방법은 어떻게 하고 어떤 면에서 장점을 가지고 있는가를 살펴보았다. PDS/MAGEN도 컴퓨터의 다른 소프트웨어와 마찬가지로 사용법을 새로 알아야 하지만 APEX 등 선형계획 문제를 위한 소프트웨어를 사용할 때 매우 편리하다. 일단 문제가 구성되면 선형계획법이나 PDS/MAGEN의 전문가가 아니더라도 선형계획법을 쉽게 사용할 수 있으므로 실제 업무에서는 매우 필요한 소프트웨어라 하겠다. PDS/MAGEN은 현재 KAIST부설 전산개발센타내 CDC Cyber 174에 장착되어 있어, 기타 다른 기종에 적합한 소프트웨어들도 보급 판매되고 있으며, 이의 도입 적용은 효율적인 선형계획기법 응용의 필요불가결한 소프트웨어라 하겠다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.1 no.1
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• pp.25-37
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• 1973

선형계획의 실제적문제에 있어서는 장기적인 전망을 반영시켜 그 계획에 어떤 자극을 주기 위하여 달성불가능한 정책적목표를 설정할 수도 있고 혹은 그 계획이 어떤 기준을 수행하고 있는가 또는 그러한 목표가 계획에 도입될 때 계획은 어떻게 변경될 것인가를 판단하기 위해서 달성가능한 정책적목표를 설정할 수가 있다. 이것을 해석기하학적으로 표현하면 "선형계획에 있어서 정책적목표는 일반적으로 실행가능집합 (convex set)의 어떤 단점으로부터의 $l_1$ metric($l_1$ 거리공간)으로 해석할 수가 있다.가 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.5
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• pp.227-232
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• 2015

The fuzzy linear programming(FLP) is the useful approach to many real world problems under uncertainty. This paper deals with a FLP whose objective value is fuzzy. And the right hand sides of convergent equality constraints are fuzzy numbers. We assume that the membership function of the objective value is piecewise linear and those of the right hand side are trapezoidal. Each of these trapezoidal functions can be algebraically replaced with three linear functions. Then the FLP problem is transformed into the Zimmermann's symmetric model. The fuzzy solution based on the max-min rule can be obtained by solving the crisp linear programming problem derived from the symmetric model. A numerical example has illustrated our approach. The application of our approach to the inconsistent linear system can enable generate us to get define the useful and flexible inexact solutions within acceptable tolerance. Further research is required to generalize the membership function.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.53-56
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• 2000

The problem ( Ρ ) of optimizing a linear function d$\^$T/x over the set of efficient set for a multiple objective linear program ( Μ ) is difficult because the efficient set is nonconvex. There some interesting properties between the objective linear vector ｄ and the matrix of multiple objectives C and those properties lead us to establish criteria to solve ( Ρ ) with a linear program. In this paper we investigate a system of the linear equations C$\^$T/${\alpha}$=d and construct two linearly independent positive vectors ${\mu}$, ν such that ${\alpha}$=${\mu}$-ν. From those vectors ${\mu}$, ν, solving an weighted sum linear program for finding an efficient extreme point for the ( Μ ) is a way to get an optimal solution ( Ρ ). Therefore our theory gives an easy way of solving nonconvex program ( Ρ ) with a weighted sum linear program.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.2
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• pp.27-35
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• 2009

Integer programming is a very effective technique for searching optimal solution of combinatorial optimization problems. However, its applicability is limited to linear models. In this paper, I propose an effective method for solving a nonlinear optimization problem by integrating the powerful search performance of integer programming and the flexibility of neighborhood search algorithms. In the first phase, integer programming is executed with subproblem which can be represented as a linear form from the given problem. In the second phase, a neighborhood search algorithm is executed with the whole problem by taking the result of the first phase as the initial solution. Through the experimental results using a nonlinear maximal covering problem, I confirmed that such a simple integration method can produce far better solutions than a neighborhood search algorithm alone. It is estimated that the success is primarily due to the powerful performance of integer programming.

• Korean Management Science Review
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• v.11 no.3
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• pp.47-54
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• 1994

본 연구에서는 선형계획법 프로그램을 실무용과 교육용 모두 사용할 수 있는 사용자 편의성이 강조된 선형계획법 통합환경 프로그램인 LIPED를 개발하였다. LIPED는 첫째, 풀다운(Pull Down) 메뉴 방식의 선형계획법 통합환경, 둘째, 선형계획법의 교육을 위해 여러가지 선형계획법해법 들을 통합하여 구축하였다. 셋째, 실무용으로 사용할 수 있는 안정적이고 효율적인 선형계획법 프로그램을 제공한다. 마지막으로 실험용 선형계획법 문제를 생성할 수 있는 기능과 다양한 선형계획법 입력 방식과 각 방식이 호환되도록 구축하였다. 그리고 추후연구로 교육용 LP에 Affine Scaling Algorithm, Barrier Algorithm을 추가하고, UNIX System 또는 Windows 환경하에서 통합 프로그램의 개발 및 수식 형태의 입력방식과 스프레드쉬트(Spreadsheet) 형식의 입력방식 등의 다양한 입력방식의 지원과 전문가의 지식을 연결하여 해법 선택 및 모형 구축 등을 지원할 수 있는 지능형 선형계획법 지원시스템을 구축하고 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.162-173
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• 1993

항공기 운항계획은 항공사의 계획업무 중 핵심적인 문제로 운항편수와 항공기 출발시간 그리고 운항할 항공기의 기종을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 이익을 최대로 하는 운항계획을 수립하기 위한 새로운 최적해법을 제안한다. 일반적으로 항공기 운항계획은 대규모의 정수 선형계획 문제이기 때문에 기존의 정수 최적해법으로 최적해를 계산하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 모든 결정변수를 사용하지 않고 필요에 따라 일부분의 결정변수만을 생성하여 선형 최적해를 계산하는 열 생성 최적해법을 제안한다. 이 해법을 이용하여 대규모 정수계획인 운항계획의 최적해를 매우 효율적으로 계산할 수 있는 해법을 제안한다. 실제 항공기 운항계획에 본 연구에서 제안하는 최적해법을 적용한 결과를 보여 그 효율성이 월등함을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.10 no.4
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• pp.31-39
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• 2010

As the linear scheduling method has been used since the Empire State Building linear schedule in 1929, it is being applied in various fields, such as construction and manufacturing. When addressing concurrent critical paths occurring in a linear construction schedule, empirical researches have stressed resource management, which should be applied for optimizing workflow, ensuring flexible work productivity and continuous resource allocation. However, work relationships have been usually overlooked in making the linear schedule from an existing network schedule. Therefore, this research analyzes the previous researches related to the linear scheduling model, and then proposes a method that can be applied for adopting the relationships of a network schedule to the linear schedule. To this end, this research considers the work relationships occurring in changing a network schedule into a linear schedule, and then confirms the activities movement phenomenon of linear schedule due to workspace change, such as physical floors change. As a result, this research can be used as a basic research in order to develop a system generating a linear schedule from a network schedule.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.47-55
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• 2010

Linear constraint satisfaction optimization problem is a kind of combinatorial optimization problem involving linearly expressed objective function and complex constraints. Integer programming is known as a very effective technique for such problem but require very much time and memory until finding a suboptimal solution. In this paper, we propose a method to improve the search performance by integrating local search and integer programming. Basically, simple hill-climbing search, which is the simplest form of local search, is used to solve the given problem and integer programming is applied to generate a neighbor solution. In addition, constraint programming is used to generate an initial solution. Through the experimental results using N-Queens maximization problems, we confirmed that the proposed method can produce far better solutions than any other search methods.