본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 2단계로 단축시켰다. 첫 번째로, 행렬의 최소 비용을 선택하고 행과 열의 값을 삭제하는 과정을 거쳐 초기 할당을 수행하였다. 두 번째로 할당을 조정하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 Genetic 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 일반적으로 적용할 수 있을 것이다.
Background: Occupational health and safety (OHS) is a significant interest of all governments to prevent workplace hazards. Although appropriate legislation and regulations are essentials for the protection of workers, they are solely not enough. Application of them in practice should be secured by an efficient inspection system. Fundamental components of an inspection system are inspectors and their audit tasks. Maintaining the fair balanced task assignment among inspectors strictly enhances the efficiency of the overall system. Methods: This study proposes a two-phased goal programming approach for OHS inspectors' task assignments and presents a case study. Results: The solution approach gives the balanced assignment of inspectors to the workplaces in different cities of the country in the planning period. The obtained schedule takes into account the distances covered by the work places and the number of the workplaces' employees to be audited and pays attention to the human factors by considering the preferences of the inspectors. The comparisons between the obtained optimal schedule and the implemented one that is produced manually show that the approach not only maintains the technical requirements of the problem, but also provides social and physical balance to the task assignment. Conclusion: Both the approach and the application study are expected to offer fruitful inspirations in the area of safety management and policy and they provide a good guide for social policy and organizational aspects in the field of OHS inspectors' task assignment.
본 논문에서는 정적 모델에서 로드 밸런싱 기법을 적용한 라우팅 및 파장 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 로드 밸런싱 기법은 파장 할당 및 광 경로 선택 시 모든 링크 및 파장에 광 경로를 균등하게 분배하고 광 경로 선정 순서를 고려하여 망 자원을 효율적으로 사용하는 방법이다. 로드 밸런싱 효과를 극대화하기 위해 파장할당과 광 경로 선정이 결합된 레이어드 그래프에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 기존 우선 선택 방식 알고리즘 보다 낮은 블록킹 확률과 적은 계산 시간을 갖는 효율적인 방법임을 증명한다.
This research deals with a task assignment problem to worker group which consists of one master and one assistant. Each task must be assigned to only one worker group and it is possible to make a pair of each master and each assistant to organize a worker group. A worker group may have more than one task assigned to it, but the workloads of each worker group must be balanced within the allowable range. This problem can be formulated mathematically using the Mixed Integer Programming(MIP), where the objective function is to minimize the total assignment cost. A two phase heuristic algorithm is suggested in order to find approximate solutions. The first phase is to obtain an initial solution, where the initial assignment is performed to follow the workload adjustment. In the second phase, the solution is improved through the repeated process of the exchange and the assignment adjustment. Numerical experiments have been performed to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
In this paper, we propose a simple linear bottleneck assignment problems (LBAP) algorithm to find the optimal solution. Generally, the LBAP has been solved by threshold or augmenting path algorithm. The primary characteristic of proposed algorithm is derived the optimal solution of LBAP from linear sum assignment problem (LSAP). Firstly, we obtains the solution for LSAP from the selected minimum cost of rows and moves the duplicated costs in row to unselected row with minimum increasing cost in direct and indirect paths. Then, we obtain the optimal solution of LBAP according to the maximum cost of LSAP can be move to less cost. For the 29 balanced and 7 unbalanced problem, this algorithm finds optimal solution as simple.
Generally, the optimal solution of assignment problem has been obtained by Hungarian algorithm with O($n^3$) time complexity. This paper proposes more simple algorithm with O($n^2$) time complexity than Hungarian algorithm. The proposed algorithm simply selects minimum cost in each row, and classified into set S, H, and T. Then, the minimum cost is moved from S to T and $S{\rightarrow}H$, $H{\rightarrow}T$. The proposed algorithm can be obtain the same optimal solution as well-known algorithms and improve the optimal solution of partial unbalanced assignment problems.
본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.
This paper deals with the cycle time minimization problem that determines the productivity in printed circuit board (PCB) with n components using the m placement machines. This is known as production cycle time determination problem (PCTDP). The polynomial time algorithm to be obtain the optimal solution has been unknown yet, therefore this hard problem classified by NP-complete. This paper gets the initial assignment result with the machine has minimum unit placement time per each component firstly. Then, the balancing process with reallocation from overhead machine to underhead machine. Finally, we perform the swap optimization and get the optimal solution of cycle time $T^*$ within O(mn) computational complexity. For experimental data, the proposed algorithm can be obtain the same result as integer programming+branch-and-bound (IP+B&B) and B&B.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^3)$를 $O(n^2)$로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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