The two-dimensional guillotine cutting problem is to maximize sum of piece profits that cut from one stock rectangle and widely applied in the industry. The branch-and-bound method for this problem uses complementarily several upper bounds(the Gilmore and Gomoryp[8]'s two-dimensional knapsack function and the Hifi and Zissimopoulos[10]'s method using one-dimensional knapsack problem, etc) to reduce the number of searched nodes. These upper bounds has a shortcoming that does not consider the bound and layout of pieces simultaneously. In this paper, we propose an efficient upper bound which can complement the shortcoming of existing upper bounds. The proposed upper bound needs less memory spaces and computing time. Computational results show that the proposed upper bound significantly contribute to reduce the computational amount of time and number of searched nodes in tree.
This paper considers a scheduling problem to minimize the sum of the associated scheduling (production/delivery times) cost and the delivery cost for an integrated system of a single production machine and various transportation vehicles with transportation mode selection allowed. Each transportation mode is provided with a fixed number of vehicles at the associated delivery time and cost. The proposed problem is characterized as being NP-hard. Some solution properties are also characterized. Therewith, three heuristic algorithms (called SPT-based, LWF-based and WSPT-based heuristic) and a branch-and-bound algorithm are derived. In order to evaluate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms, computational experiments are made with some numerical instances.
This paper considers a revenue maximization problem on a single processor. Each job is identified as its processing time, initial reward, reward decreasing rate, and preferred start time. If the processor starts a job at time zero, revenue of the job is its initial reward. However, the revenue decreases linearly with the reward decreasing rate according to its processing start time till its preferred start time and finally its revenue is zero if it is started the processing after the preferred time. Our objective is to find the optimal sequence which maximizes the total revenue. For the problem, we characterize the optimal solution properties and prove the NP-hardness. Based upon the characterization, we develop a branch-and-bound algorithm for the optimal sequence and suggest five heuristic algorithms for efficient solutions. The numerical tests show that the characterized properties are useful for effective and efficient algorithms.
This paper considers a scheduling problem in a two-machine flowshop with outsourcing strategy incorporated. The jobs can be either processed in the first machine or outsourced to outside subcontractors. This paper wants to determine which jobs to be processed in-house and which jobs to be outsourced. If any job is decided to be outsourced, then an additional outsourcing cost is charged The objective of this paper is to minimize the sum of scheduling cost and outsourcing cost under a budget constraint. At first this paper characterizes some solution properties, and then it derives solution procedure including DP (Dynamic Programming) and B&B (Branch-and-Bound) algorithms and a greedy-type heuristic. Finally the performance of the algorithms are evaluated with some numerical tests.
This study presents a parallel branch-and-bound (PBAB) method for traveling salesman problem (TSP). The PBAB method adopts intermediate form of central control and distributed control in terms of the lightness of the master process's role. Compared with fully distributed control, the control scheme involves less concentration of communication on the master. Moreover, in order to reduce the influence of communication, the worker is composed of a computation thread and a communication thread. The multithreadness realizes the almost blocking free communications on the master. We implement the proposed PBAB method on a network of PCs, which consists of one master and up to 16 workers. We experiment five TSP instances. The results shows that the efficiency increases with the problem size.
Lee, Dong Hoon;Lee, Byung Gun;Joo, Cheol Min;Lee, Woon Sik
산업경영시스템학회지
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제23권56호
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pp.9-18
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2000
This paper considers the problem of two-machine, M-parallel flow shop scheduling to minimize makespan, and proposes a series of heuristic algorithms and a branch and bound algorithm. Two processing times of each job at two machines on each line are identical on any line. Since each flow-shop line consists of two machines, Johnson's sequence is optimal for each flow-shop line. Heuristic algorithms are developed in this paper by combining a "list scheduling" method and a "local search with global evaluation" method. Numerical experiments show that the proposed heuristics can efficiently give optimal or near-optimal schedules with high accuracy. with high accuracy.
Column subtraction, originally proposed by Harche and Thompson(]994), is an exact method for solving large set covering, packing and partitioning problems. Since the constraint set of ship scheduling problem(SSP) have a special structure, most instances of SSP can be solved by LP relaxation. This paper aims at applying the column subtraction method to solve SSP which can not be solved by LP relaxation. For remained instances of unsolvable ones, we subtract columns from the finale simplex table to get another integer solution in an iterative manner. Computational results having up to 10,000 0-1 variables show better performance of the column subtraction method solving the remained instances of SSP than complex branch-and-bound algorithm by LINDO.
In this paper, a 0-1 integer programming model for solving vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve the binary vertical partitioning problem. In relational databases, the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. Vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.
In mixed model assembly lines, products are assembled seqeuntially that have different combination of options specified by customers. In just in time (JIT) environment, production smoothing becomes an important issue for sub-lines which supply the necessary parts to each workstation of the assembly line. Another important issue is to avoid line stopping caused by work overload in workstations. To find a sequence which minimizes the costs associated with line stoppage and the option parts inventory level, a nonlinear mixed integer programming is formulated. Recognizing the limit of the Branch and Bound technique in large sized problems, a heuristic solution procedure is proposed. The performance of the heuristic is compared with the Branch and Bound technique through randomly generated test problems. The computational results indicate that on the average the heuristic solutions deviate approximately 3.6% from the optimal solutions.
We treats a job scheduling in a 2-machine flow-shop problem with outsourcing strategy allowed. Jobs in the first machine are processed in-house or outsourced to the other companies. In this paper, all the considered jobs are determined to be in-house processed or outsourced. When a job is outsourced, then the firm should pay an outsourcing cost additionally. We want to minimize the sum of the outsourcing costs and the total completion times of finished jobs. In this paper, some solution properties are characterized, and then some heuristic algorithms and a branch-and-bound solution algorithm are derived. This paper evaluates finally the performance of the proposed algorithms during the numerical tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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