Conventional traffic signal optimization models assume that green intervals for pedestrian crossings are given as exogenous inputs such as minimum green intervals for straight-ahead movements. As the result, in reality, the green intervals of traffic movements may not distribute adequately by the volume/saturation-flow of them. In this paper, we proposed signal optimization models formulated in BMILP to integrate pedestrian crossings into traffic movements under under-saturated traffic flow. The model simultaneously optimizes traffic and pedestrian movements to minimize weighted queues of primary queues during red interval and secondary queues during queue clearance time. A set of linear objective function and constraints set up to ensure the conditions with respect to pedestrian and traffic maneuvers. Numerical examples are given by pedestrian green intervals and the number of pedestrian crossings located at an arm. Optimization results illustrated that pedestrian green intervals using proposed models are greater than those using TRANSYT-7F, but opposite in the ratios of pedestrian green intervals to the cycle lengths. The simulation results show that proposed models are superior to TRANSYT-7F in reducing delay, where the longer the pedestrian green interval the greater the effect.
This study proposed a new optimization-based decision model for an enterprise resource planning and production scheduling of a pharmaceutical intermediates manufacturing plant. To do this work, we first define the inflow and outflow information as well as the model structure, and develop an optimization model to minimize the production time (i.e., makespan) using a mixed integer linear programing (MILP). The unique feature of the proposed model is that the optimal process scheduling is established based on real-time resource logistics information using a radio frequency identification (RFID) technology, thereby theoretically requiring no material inventories. essential information for process operation, such as the required amount of raw materials and estimated arrival timing to manufacturing plant, is used as logistics constraints in the optimization model to yield the optimal manufacturing scheduling to satisfy final production demands. We illustrated the capability of the proposed decision model by applying the optimization model to two scheduling problems in a real pharmaceutical intermediates manufacturing process. As a result, the optimal production schedule and raw materials order timing were identified to minimize the makespan while satisfying all the product demands.
The importance of information security has grown alongside the development of information and communication technology. However, companies struggle to select suitable countermeasures within their limited budgets. Sönmez and Kılıç (2021) proposed a model using AHP and mixed integer programming to determine the optimal investment combination for mitigating information security breaches. However, their model had limitations: 1) a lack of objective measurement for countermeasure efficacy against security threats, 2) unrealistic scenarios where risk reduction surpassed pre-investment levels, and 3) cost duplication when using a single countermeasure for multiple threats. This paper enhances the model by objectively quantifying countermeasure efficacy using the beta probability distribution. It also resolves unrealistic scenarios and the issue of duplicating investments for a single countermeasure. An empirical analysis was conducted on domestic SMEs to determine investment budgets and risk levels. The improved model outperformed Sönmez and Kılıç's (2021) optimization model. By employing the proposed effectiveness measurement approach, difficulty to evaluate countermeasures can be quantified. Utilizing the improved optimization model allows for deriving an optimal investment portfolio for each countermeasure within a fixed budget, considering information security costs, quantities, and effectiveness. This aids in securing the information security budget and effectively addressing information security threats.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.89-97
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2016
This paper addresses the problem of the construction planning of artillery positions, for which we present an optimization model and propose a heuristic algorithm to solve problems of practical size. The artillery position construction plan includes the assignment of engineers to support the artillery and the schedule of the support team construction sequence. Currently, in the army, managers construct the plan based on their experience. We formulate the problem as a mixed integer program and present a heuristic that utilizes the decomposition of the mixed integer model. We tested the efficacy of the proposed algorithm by conducting computational experiments on both small-size test problems and large-size practical problems. The average optimality gap in the small-size test problem was 6.44% in our experiments. Also, the average computation time to solve the large-size practical problems consisting of more than 200 artillery positions was 79.8 seconds on a personal computer. The result of our computational experiments shows that the proposed approach is a viable option to consider for practical use.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.32
no.2
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pp.21-39
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2006
This paper presents a mixed linear and integer goal programming (GP) model to aid in strategic planning and scheduling of guard soldiers. The proposed model is a general-purpose model, hence can be used to produce an optimal schedule with respect to any user-provided combination of guard post objectives and soldier preferences. We extensively test the usefulness of the model on a real-life dataset from a guard post in the ROK Army with using three objectives set by the guard post and three preferences provided by individual solders. Numerical results and analysis from these experiments show that the proposed guard scheduling model efficiently as well as effectively generates an optimal guard schedule and can also be used for an optimal revision of any existing schedule. In summary, these illustrate that the proposed model can be practically used for optimal planning and scheduling of guard soldiers in guard posts.
Cloud computing is fast becoming the wave of the future for both home and business computing. Because of this growing acceptance, we can expect an explosion of diverse cloud service providers in the coming years. However, the cloud is not a single entity, rather it is a set of many disconnected islands of application (SaaS), infrastructure (IaaS), and different platform (PaaS) services. Cloud brokering mechanisms are essential to transform the heterogeneous cloud market into a commodity-like service. Cloud service brokers (CSBs) are the new form of business entities to help to aggregate the scattered set of cloud services and make conveniently available to their diverse users. CSBs can reserve a certain percentage of their clients' (users') demand and satisfy the remaining portion in an on-demand basis. In doing so, they need to minimize cost of both reserved and on-demand instances as well as the distance of a link between the cloud service provider (CSP) and the user. The study proposes a reservation approach with a mixed integer model to optimizes the cloud service cost and quality.
Navy surface vessels require pier services such as emergency repair, oil supply, arm loading / unloading, craning, standby readiness, normal repair, gun arrangement, ammunition loading, and food loading during the period in port. The purpose of this study is to establish efficient berth allocation plan for navy surface vessels in home port under the limited resources of piers and equipments. This study suggests Mixed Integer Programming model for berth allocation problem, considering precedence relationships among services. For an effective analysis, the model is implemented by ILOG OPL(Optimization Programming Language) Studio 3.1 and ILOG CPLEX 7.0. The results of the model show reduction of berth shifts and increasement of service benefits.
Journal of the Korean Society for Environmental Technology
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v.19
no.6
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pp.543-549
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2018
In this study, the treatment efficiency of inorganic membrane according to the flux that blending raw water was investigated at the laboratory level. Based on the results of each blending and flux, we obtained the best efficiency according to each measurement item. The treatment efficiencies were different depending on the raw water and treatment amount of the treated water. Especially, turbidity removal efficiency was high. In the case of $UV_{254}$, the removal efficiency according to the concentration of the raw water and the removal efficiency according to the flux of the treated water showed a maximum of 69 % to minimum of 48 %. In the case of TOC and DOC, the processing efficiency was 22 % and 28 %, respectively, because the organic value of the raw water was low. These results suggest that there is an optimal process to effectively remove contaminants from the inorganic membrane process, and it is necessary to optimize it according to operating conditions.
North Korea has recently developed and deployed missiles with various ranges as asymmetrical forces. Among them, short-range ballistic missiles with improved accuracy are expected to aim at achieving tactical goals by hitting important military facilities in Korea with a small number of missiles. Damage to the air force airfields, one of North Korea's main targets of missiles attack, could limit the operation of air force fighters essential to gaining air superiority. Based on the attack by the short range ballistic missiles, the damage probability of military airfields was simulated. And as the one of the concepts of passive defense, the way to reduce the loss of combat power was studied through the changes of the air force squadrons deployment. As a result, the effective deployment plan could be obtained to reduce the amount of power loss compared to the current deployment.
The major reason to construct large dams is to store surplus water during rainy seasons and utilize it for water supply in dry seasons. Reservoir storage has to meet a pre-defined target to satisfy water demands and cope with a dry season when the availability of water resources are limited temporally as well as spatially. In this study, a Hedging rule that reduces total reservoir outflow as drought starts is applied to alleviate severe water shortages. Five stages for reducing outflow based on the current reservoir storage are proposed as the Hedging rule. The objective function is to minimize the total discrepancies between the target and actual reservoir storage, water supply and demand, and required minimum river discharge and actual river flow. Mixed Integer Linear Programming (MILP) is used to develop a multi-reservoir operation system with the Hedging rule. The developed system is applied for the Han River basin that includes four multi-purpose dams and one water supplying reservoir. One of the fours dams is primarily for power generation. Ten-day-based runoff from subbasins and water demand in 2003 and water supply plan to water users from the reservoirs are used from "Long Term Comprehensive Plan for Water Resources in Korea" and "Practical Handbook of Dam Operation in Korea", respectively. The model was optimized by GAMS/CPLEX which is LP/MIP solver using a branch-and-cut algorithm. As results, 99.99% of municipal demand, 99.91% of agricultural demand and 100.00% of minimum river discharge were satisfied and, at the same time, dam storage compared to the storage efficiency increased 10.04% which is a real operation data in 2003.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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