This paper is concerned with the development of optimal algorithms for multi-stage flowshop scheduling problems with sequence dependent setup times. In the previous researches the setup time of a job is considered to be able to begin at the earliest opportunity given a particular sequence at the start of operations. In this paper the setup time of a job is considered to be able to begin only at the completion of that job on the previous machine to reflect the effects of the setup time to the performance measure of sequence dependent setup time flowshop scheduling. The results of the study consist of two areas; first, a general integer programming(IP) model is formulated and a nixed integer linear programming(MILP) model is also formulated by introducing a new binary variable. Second a depth-first branch and bound algorithm is developed. To reduce the computational burdens we use the best heuristic schedule developed by Choi(1989) as the first trial. The experiments for developed algorithm are designed for a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The experimental factors are PS(ratio of processing time to setup time), M(number of machines), N(number of jobs).
VOD 서버에 서비스를 요청하는 단말장치의 종류가 다양해짐으로 인해 VOD 서비스 사업자가 제공해야 하는 해상도 버전의 종류 역시 다양해지고 있다. 단말장치가 서비스를 요청할 때 서버는 단말장치에 맞는 해상도 버전으로 서비스를 제공해야 하는데 대개의 경우 서버의 저장공간의 용량이 제한되어 있기 때문에 비디오별로 모든 해상도 버전들을 저장하고 있기는 어렵다. 단말장치가 서버에 저장되어 있는 해상도 버전을 요청한 경우라면 바로 서비스가 가능하다. 하지만 단말장치가 서버에 저장되어 있지 않은 해상도 버전을 요청했다면 저장되어 있던 버전을 이용해 해상도를 변환한 후 서비스를 해주어야 한다. 만약 서버가 해상도를 변환하는 빈도가 높아 CPU 가용성이 충분하지 않다면 다른 단말장치들의 서비스 요청에 바로 응할 수 없게 된다. 따라서 서버에 저장되는 파일들을 CPU 사용률을 줄일 수 있는 해상도의 버전들로 저장하여 CPU 가용성을 높인다면 보다 많은 단말장치의 요청을 허용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 한정된 저장용량을 가진 VOD 서버가 단말장치의 서비스 요청들을 가능한 많이 허용하기 위해 저장해야 할 각 비디오의 해상도 버전들을 분기한정 기법을 이용하여 찾는 알고리즘을 제시한다.
수레바퀴 중심축(허브, 정점)이 요구하는 살(간선)을 교차없이 연결하여 모든 중심축이 연결된 망을 형성하는 수레바퀴 살 퍼즐 문제는 연구의 불모지라 할 수 있다. 이 문제에 대해서는 지수시간이 소요되는 전수 탐색법이나 분기 한정 법조차도 제시된 알고리즘이 없는 실정이다. 본 논문은 주어진 SP에 대해 m×n의 교차 대각선을 가진 격자 그래프를 작도하고, 잉여 간선을 전정(삭제)하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 간선 수가 허브 요구량과 일치하는 허브의 간선을 선택하고 이와 교차하는 간선을 삭제하는 단순한 방법이다. 만약 허브 요구량을 충족하는 간선을 가진 허브가 존재하지 않으면 여유 량이 최대인 허브의 간선을 우선하여 삭제(전정)하는 전략을 채택하였다. 제안된 알고리즘을 20개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 시행착오 회수를 최소로 하는 해를 구할 수 있음을 보였다.
We focus on the weapon target assignment and fire scheduling problem (WTAFSP) with the objective of minimizing the makespan, i.e., the latest completion time of a given set of firing operations. In this study, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m). The artillery attack operation consists of two steps of sequential procedure : assignment of weapons to the targets; and scheduling firing operations against the targets that are assigned to each weapon. This problem is a combination of weapon target assignment problem (WTAP) and fire scheduling problem (FSP). To solve this problem, we define the problem with a mixed integer programming model. Then, we develop exact algorithms based on a dynamic programming technique. Also, we suggest how to find lower bounds and upper bounds to a given problem. To evaluate the performance of developed exact algorithms, computational experiments are performed on randomly generated problems. From the results, we can see suggested exact algorithm solves problems of a medium size within a reasonable amount of computation time. Also, the results show that the computation time required for suggested exact algorithm can be seen to increase rapidly as the problem size grows. We report the result with analysis and give directions for future research for this study. This study is meaningful in that it suggests an exact algorithm for a more realistic problem than existing researches. Also, this study can provide a basis for developing algorithms that can solve larger size problems.
본 논문은 NP-완전으로 알려진 k-SAT 문제의 절의 수 m에 대해 O(km)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 기존에 널리 알려진 DPLL은 문자 수 𝑙에 대해 분기한정법의 전수탐색으로 해를 찾지 못하면 역추적을 수행하는 방식으로 최악의 경우 O(2𝑙)을 수행해야 한다. DPLL은 최소 빈도수 문자가 포함된 절을 참(T)으로 하도록 문자에 참(T) 또는 거짓(F)을 대입하여 해당 문자가 포함된 절을 제거하는 방식으로 SAT Solver의 근간을 이루고 있다. 제안된 알고리즘은 DPLL과는 반대로 부울 수식 f에 존재하는 최대 빈도수 문자 max𝑙을 선택하고, $_{\max}({\mid}l{\mid},{\mid}{\bar{l}}{\mid})=1$로 설정하고, 𝑙∈ci 절은 삭제하며, ${\bar{l}}{\in}c_i$절에서 ${\bar{l}}$를 삭제하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 k-SAT 문제들에 적용한 결과 기존의 DPLL 알고리즘보다 적은 횟수를 수행함을 알 수 있었다.
본(本) 연구(硏究)는 투자안(投資案)들간의 상호관계(相互關係) 및 위험(危險)을 고려한 자본예산문제(資本豫算問題)를 다루고 있다. 기존(旣存)의 개발(開發)된 모형(模型)은 확률제약조건계획모형(確率制約條件計劃模型) 및 기대효용극대화모형(期待效用極大化模型)의 두 범주(範疇)로 구분(區分)될 수 있다. 전자의 경우 목적함수(目的凾數)가 다소 제약적(制約的)이며 위험(危險)을 직접적인 형태로 고려하지 않고 있는 반면에 후자는 기대효용(期待效用)에 대한 근사치(近似値)를 사용하기 때문에 투자결정(投資決定)이 최적화(最摘化)되지 못할 가능성이 있다. 본(本) 연구(硏究)는 목적함수(目的凾數)를 보다 일반적(一般的)인 형태로 수정(修正) 보완(補完)함으로써 현실적용성(現實適用性)을 높이고자 하였다. 해법절차(解法節次)로는, 자본예산문제(資本豫算問題)를 우선 비선형(非線型) 0-1 정수계획(整數計劃) 문제로 정식화(定式化)하고, 이를 선형(線型) 0-1 정수계획(整數計劃)문제로 변형(變形)하여 원문제(原問題)의 하한(下限)을 찾은 후 B&B 연산법(演算法)으로 원문제(原問題)의 최적해(最適解)를 구하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3412-3432
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2019
Recent advances in radio frequency (RF) power transfer provide a promising technology to power sensor nodes. Adoption of mobile chargers to replenish the nodes' energy has recently attracted a lot of attention and the mobility assisted energy replenishment provides predictable and sustained power service. In this paper, we study the joint optimization of mobile charging and data gathering in sensor networks. A wireless multi-functional vehicle (WMV) is employed and periodically moves along specified trajectories, charge the sensors and gather the sensed data via one-hop communication. The objective of this paper is to maximize the uplink throughput by optimally allocating the time for the downlink wireless energy transfer by the WMV and the uplink transmissions of different sensors. We consider two scenarios where the WMV moves in a straight line and around a circle. By time discretization, the optimization problem is formulated as a 0-1 programming problem. We obtain the upper and lower bounds of the problem by converting the original 0-1 programming problem into a linear programming problem and then obtain the optimal solution by using branch and bound algorithm. We further prove that the network throughput is independent of the WMV's velocity under certain conditions. Performance of our proposed algorithm is evaluated through extensive simulations. The results validate the correctness of our proposed theorems and demonstrate that our algorithm outperforms two baseline algorithms in achieved throughput under different settings.
In this paper, we present a multi-period 0-1 knapsack problem which has the cardinality constraints. Theoretically, the presented problem can be regarded as an extension of the multi-period 0-1 knapsack problem. In the multi-period 0-1 knapsack problem, there are n jobs to be performed during m periods. Each job has the execution time and its completion gives profit. All the n jobs are partitioned into m periods, and the jobs belong to i-th period may be performed not later than in the i-th period, i = 1, ${\cdots}$, m. The total production time for periods from 1 to i is given by $b_i$ for each i = 1, ${\cdots}$, m, and the objective is to maximize the total profit. In the extended problem, we can select a specified number of jobs from each of periods associated with the corresponding cardinality constraints. As the extended problem is NP-hard, the branch and bound method is preferable to solve it, and therefore it is important to have efficient procedures for solving its linear programming relaxed problem. So we intensively explore the LP relaxed problem and suggest a polynomial time algorithm. We first decompose the LP relaxed problem into m subproblems associated with each cardinality constraints. Then we identify some new properties based on the parametric analysis. Finally by exploiting the special structure of the LP relaxed problem, we develop an efficient algorithm for the LP relaxed problem. The developed algorithm has a worst case computational complexity of order max[$O(n^2logn)$, $O(mn^2)$] where m is the number of periods and n is the total number of jobs. We illustrate a numerical example.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권1호
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pp.125-141
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2011
As the sales volume of online shops increases, the job burden in the back-offices of the online shops also increases. Order picking is the most labor-intensive operation among the jobs in a back-office and mid-size pure click online shops are experiencing the time delay and complexity in order picking nowadays while fulfilling their customers' orders. Those warehouses of the mid-size shops are based on manual systems, and as order pickings are repeated, the warehouses get a mess and lots of products in those warehouses are getting missing, which results in severe delay in order picking. To overcome this kind of problem in online clothing shops, we research a methodology to locate warehousing products. When products arrive at a warehouse, they are packed into a box and located on a rack in the warehouse. At this point, the operator should determine the box to be put in and the location on the rack for the box to be put on. This problem could be formulated as an Integer Programming model, but the branch-and bound algorithm to solve the IP model requires enormous computation, and sometimes it is even impossible to get a solution in a proper time. So, we relaxed the problem, developed a set of heuristics as a methodology to get a semi-optimum in an acceptable time, and proved by an experiment that the solutions by our methodology are satisfactory and acceptable by field managers.
This paper presents an original approach for solving short-term power scheduling in extended power system with two fuels in a unit and a limited fuel using Lagrangian relaxations. The underlying model incorporates the full set of costs and constraints including setup, production, ramping, and operational status, and takes the form of a mixed integer nonlinear control problem. Moreover, the mathematical model developed includes two fuels in a unit and a limited fuel, regulation reserve requirements of prespecified group of units. Lagrangian relaxation is used to disaggregate the model by generator into separate subproblems which are then solved with a nested dynamic program including empirical knowledges. The strength of the methodology lies partially in its ability to construct good feasible solutions from information provided by the dual. Thus, the need for branch-and-bound is eliminated. In addition, the inclusion of two fuels in a unit and a limited fuel provides new insight into the limitations of current techniques. Computational experience with the proposed algorithm indicates that Problems containing up to 23 units including 8 unit used two fuels and 24 time periods can be readily solved in reasonable times. Duality gaps of less than 4% were achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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