• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.151-157
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• 1999

선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1-3
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• 2001

컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 접안 위치와 접안 시기 및 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간가지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 여러 선박들 사이의 시간적 공간적 제약관계를 준수하고 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 선호 위치와 희망 입출항 시간을 최대한 준수해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 기존의 연구에서는 제약만족탐색기법을 사용하여 초기계획을 수립한 후 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하였다. 본 논문에서는 반복적 개선 탐색 도중에 도출되는 해의 정보를 이용하여 새로운 제약조건을 추가함으로써 다음 제약만족 탐색 시 보다 쉽게 더 충은 해를 찾을 수 있도록 하였으며 이 방법을 기존의 휴리스틱 교정기법과 결합하여 휴리스틱 교정기법의 성능을 향상시켰다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.1-14
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• 2000

The berth and crane scheduling problem in a container terminal encompasses the whole process of assigning berth to each ship, determining the duration of berthing, assigning container cranes to each ship, and determining the specific start and end time of each crane service, for all the ships scheduled to be arriving at the terminal during a certain scheduling horizon. This problem is basically a constraint satisfaction problem in which cranes and berths should be assigned in such a way that all the spatial and temporal constraints are satisfied without any interference. However, it is also an optimization problem because the requested arrival and departure time should be met for as many of the scheduled ships as possible, while the operation cost of the terminal should be minimized. In this paper, we present an effective and efficient approach to solving this type of problem, which combines constrain satisfaction search and heuristic repair. We first employ a constraint satisfaction search to find a feasib1e solution. Then, the feasible solution is modified to a more optimal one by iteratively applying our heuristic repair operations within the framework of constraint satisfaction search. Experimental results with a real data from Pusan East Container Terminal showed that our approach can derive a schedule of satisfactory quality in a very short time.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.33 no.2
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• pp.31-47
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• 2007

The main purpose of this study is to find out the best solution of the vehicle routing problem with hard time window by using both genetic algorithm and heuristic. A mathematical programming model was also suggested in the study. The suggested mathematical programming model gives an optimal solution by using ILOG-CPLEX. This study also suggests a hybrid genetic algorithm which considers the improvement of generation for an initial solution by savings heuristic and two heuristic processes. Two heuristic processes consists of 2-opt and Or-opt. Hybrid genetic algorithm is also compared with existing problems suggested by Solomon. We found better solutions rather than the existing genetic algorithm.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.3
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• pp.117-126
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• 2016

In this study, a new meta-heuristic optimization algorithm, Vision Correction Algorithm (VCA), designed according to the optical properties of glasses was developed. The VCA is a technique applying optometry and vision correction procedure to optimization algorithm through the process of myopic/hyperopic correction-brightness adjustment-compression enforcement-astigmatism adjustment. The proposed VCA unlike the conventional meta-heuristic algorithm is an automatically adjusting global/local search rate and global search direction based on accumulated optimization results. The proposed algorithm was applied to the representative optimization problem (mathematical and engineering problem) and results of the application are compared with that of the present algorithms.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.2
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• pp.195-205
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• 2002

Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.