This research shows that fuzzy set theory can be useful in modeling and solving flow shop scheduling problems with uncertain processing times and illustrates a method for solving job sequencing problem which the opinions of experts disagree in each processing time. In this study, FCDS (Fuzzified Campbell-Dudek-Smith) algorithm and FNEH (Fuzzified Nawaz-Enscope-Ham) algorithm are proposed to improve the fuzzified Branch & Bound algorithm that requires long run-time and computational complexities to find the optimal sequence. These proposed algorithms are also designed to treat opinions of experts. In this paper, Fuzzy processing times are expressed as triangular fuzzy numbers and comparison method use Lee-Li method and ranking method based on the dominance property. On the basis of the proposed method, an example is presented.
The purpose of this study is to develop an efficient exact algorithm for the problem of scheduling n in dependent jobs on m unequal parallel processors to minimize makespan. Efficient solutions are already known for the preemptive case. But for the non-preemptive case, this problem belongs to a set of strong NP-complete problems. Hence, it is unlikely that the polynomial time algorithm can be found. This is the reason why most investigations have bben directed toward the fast approximate algorithms and the worst-case analysis of algorithms. Recently, great advances have been made in mathematical theories regarding Lagrangean relaxation and the subgradient optimization procedure which updates the Lagrangean multipliers. By combining and the subgradient optimization procedure which updates the Lagrangean multipliers. By combining these mathematical tools with branch-and-bound procedures, these have been some successes in constructing pseudo-polynomial time algorithms for solving previously unsolved NP-complete problems. This study applied similar methodologies to the unequal parallel processor problem to find the efficient exact algorithm.
The purpose of this study is to develop an efficient exact algorithm for the problem of scheduling n in dependent jobs on m unequal parallel processors to minimize makespan. Efficient solutions are already known for the preemptive case. But for the non-preemptive case, this problem belongs to a set of strong NP-complete problems. Hence, it is unlikely that the polynomial time algorithm can be found. This is the reason why most investigations have bben directed toward the fast approximate algorithms and the worst-case analysis of algorithms. Recently, great advances have been made in mathematical theories regarding Lagrangean relaxation and the subgradient optimization procedure which updates the Lagrangean multipliers. By combining and the subgradient optimization procedure which updates the Lagrangean multipliers. By combining these mathematical tools with branch-and-bound procedures, these have been some successes in constructing pseudo-polynomial time algorithms for solving previously unsolved NP-complete problems. This study applied similar methodologies to the unequal parallel processor problem to find the efficient exact algorithm.
본 논문에서는 그래픽을 포함한 필기체 한글화 영숫자로 구성된 혼합문서 인식시스팀을 제안하였다. 전처리 과정에서 제안한 국부적응 이진화 알고리듬으로 이진화를 수행하며, 연결요소와 체인코드를 이용하여 그래픽 영역을 분리하고 한글의 문자유형, 크기 그리고 수직모음의 부분적인 인식을 이용하여 개별문자를 분리한다. 인식단계에서는 DP 정합 비용함수값에 따른 brach and bound 알고리듬을 이용하여 한글 문자를 인식하며, 또한 몇 개의 안정한 특징값을 이용하여 영숫자를 인식하였다. 또한 인식단계에서의 정보와 단어사전의 정합을 통하여 인식기의 오류를 정정하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 시스팀이 그래픽을 포함한 필기체 한글과 영숫자를 효과적으로 인식함을 보였다.
We perform a computational study on 0-1 knapsack problems generated under explicit correlation induction. A total of 2000 100-variable test problems are solved. We use two solution methods: (1) a well known heuristic and (2) a representative branch and bound type algorithm. Two different performance measures are considered: (1) the number of nodes needed to find an optimal solution and (2) the relative error of the heuristic solution. We also examine the effect of different joint probability mass functions (pmfs) for the coefficient values on the performance of the solution procedure.
The general vehicle routing problem has been studied by many researchers such as Christofides, et al. and Laporte, et al., but only limited effort has been devoted to developing the optimal algorithms. The purpose of this paper is to develop a branch and bound algorithm which determines the optimal vechicle routes and the optimal number of vehicles concurrenetly for the asymmetrical vehicle routing problem. In order to enhance the efficiency, this algorithm emphasizes the followings ; First, an efficient primal-dual approach is developed to solve subproblems which are called the specialized transportation problem, formed by relaxing the illegal subtour constraints from the vehicle routing problem, second, an improved branching scheme is developed to reduce the number of candidate subproblems by adequate utilization of vehicle capacity restrictions.
수도권 광역통행의 과다한 승용차 이용은 서울시 교통문제의 핵이다. 시계 도로망의 혼잡과 더불어 도시내부로 유입된 승용차가 유발하는 2차 통행도 심각하므로 광역 승용차 통행을 줄이는 것이 시급하다. 이러한 문제를 해결하는 가장 효과적인 방안중 하나는 광역철도의 경쟁력 제고이다. 광역철도와 승용차를 비교해보면 대부분 수도권 지역에서 철도의 통행시간이 승용차를 초과하는 실정이다. 본 연구는 광역철도가 통행시간에 대한 경쟁력을 갖게 하기 위한 방안으로 대피선 설치를 통한 급행열차 도입을 제안한다. 급행과 완행열차의 혼합운행은 매우 정교한 기술적 검토를 요구하며 실질적인 운행방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 급행열차에 대한 운전선도를 시뮬레이션하고 급완행 열차의 교행 패턴을 도출하는 스케쥴 작성 알고리즘을 제시하고 안산선을 대상으로 가상 적용 사례를 제시한다. 시뮬레이션 결과, 안산선의 경우 $1{\sim}2$개의 신규 대피선 설치를 통해 급행열차의 표정속도를 63kph 까지 향상시킬 수 있음을 입증한다.
본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.
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.
In this paper we consider the problem of finding the triplet (S,${\pi}$,f), where $S{\subseteq}V$, ${\pi}$ is a sequence of nodes in S and $f:V{\backslash}S{\rightarrow}S$ for a given complete graph G=(V,E). In particular, there exist two costs, $c^V_{uv}$ and $c^D_{uv}$ for $(u,v){\in}E$, and the cost of triplet (S,${\pi}$,f) is defined as $\sum_{i=1}^{{\mid}S{\mid}}c^V_{{\pi}(i){\pi}(i+1)}+2$${\sum_{u{\in}V{\backslash}S}c^D_{uf(u)}$. This problem is motivated by the integrated routing of the vehicle and drone for urban delivery services. Since a well-known NP-complete TSP (Traveling Salesman Problem) is a special case of our problem, we cannot expect to have any polynomial-time algorithm unless P=NP. Furthermore, for practical purposes, we may not rely on time-exhaustive enumeration method such as branch-and-bound and branch-and-cut. This paper suggests the simple heuristic which is motivated by the MST (minimum spanning tree)-based approximation algorithm and neighborhood search heuristic for TSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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