This paper considers an integrated inventory-distribution system with a fleet of heterogeneous vehicles employed where a single warehouse distributes a single type of products to many spatially distributed retailers to satisfy their dynamic demands. The problem is to determine order planning at the warehouse, and also vehicle schedules and delivery quantities for the retailers with the objective of minimizing the sum of ordering cost at the warehouse, inventory holding cost at both the warehouse and retailers, and transportation cost. For the problem, we give a Mixed Integer Programming formulation and develop a Lagrangean heuristic procedure for computing lower and upper bounds on the optimal solution value. The Lagrangean dual problem of finding the best Lagrangrean lower bound is solved by subgradient optimization. Computational experiments on randomly generated test problems showed that the suggested algorithm gives relatively good solutions in a reasonable amount of computation time.
In this paper, we present a frequency reassignment problem (FRP) arising from the reconfiguration of radio networks such as adding new base stations (BSs) and changing the number of frequencies assigned to BSs. For this problem, we develop an integer programming (IP) model that minimizes the sum of frequency reassignment cost and the cost for unsatisfied frequency demands, while avoiding interference among frequencies. To obtain tight lower bounds, we develop some valid inequalities and devise an objective function relaxation scheme. Also, we develop a simple but efficient heuristic procedure to solve large size problems. Computational results show that the developed valid inequalities are effective for improving lower bounds. Also, the proposed tabu search heuristic finds tight upper bounds with average optimality gap of 2.3%.
Planning for the expansion of production capacity is of vital importance in many applications within the private and public sectors. This paper considers a sequencing expansion problem in which capacity can be added only at discrete points in time. Given the demand forecast of each period, capacity and cost of each expansion project, we are to determine the sequence of expansion necessary to provide sufficient capacity to meet the demand in all periods at minimum cost. This problem is formulated as a pure integer programming and solved by branch and bound method using Lagrangian relaxation. At first, simple sequencing expansion problem is presented, and in the latter part, extension to include precedence between projects is suggested.
In this paper, we deal with an access network design problem of fiber-to-the-home passive optical network (FTTH-PON). The FTTH-PON network design problem seeks to minimize the total cost of optical splitters and cables that provide optical connectivity between central office and subscribers. We develop a flow-based mixed integer programming (MIP) model with nonlinear link cost. By developing valid inequalities and preprocessing rules, we enhance the strength of the proposed MIP model in generating tight lower bounds for the problem. We develop an effective Tabu Search (TS) heuristic algorithm that provides good quality feasible solutions to the problem. Computational results demonstrate that the valid inequalities and preprocessing rules are effective for improving the LP-relaxation lower bound and TS algorithm finds good quality solutions within reasonable time bounds.
Structural reanalysis is frequently utilized to reduce the computational cost so that the process of design or optimization can be accelerated. The supports can be regarded as the design variables and may be modified in various types of structural optimization problems. The location, number, and type of supports can make a great impact on the performance of the structure. This paper presents a unified method for structural static reanalysis with imposition or relaxation of some support constraints. The information from the initial analysis has been fully utilized and the computational time can be significantly reduced. Numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed method.
This paper is concerned with the unit commitment problem in an electric power system with both thermal and pumped-storage hydroelectric units. This is a mixed integer programming problem and the Lagrangean relaxation method is used. We show that the relaxed problem decomposes into two kinds of subproblems : a shortest-path problem for each thermal unit and a minimum cost flow problem for each pumped-storage hydroelectric unit. A method of obtaining an incumbenet solution from the solution of a relaxed problem is presented. The Lagrangean multipliers are updated using both subgradient and incremental cost. The algorithm is applied to a real Korean power generation system and its computational results are reported and compaired with other works.
Multicast technology allows the transmission of data from one source node to a selected group of destination nodes. Multicast routes typically use trees, called multicast routing trees, to minimize resource usage such as cost and bandwidth by sharing links. Moreover, the quality of service (QoS) is satisfied by distributing data along a path haying no more than a given number of arcs between the root node of a session and a terminal node of it in the routing tree. Thus, a multicast routing tree for a session can be represented as a hop constrained Steiner tree. In this paper, we consider the hop-constrained multicast route packing problem with bandwidth reservation. Given a set of multicast sessions, each of which has a hop limit constraint and a required bandwidth, the problem is to determine a set of multicast routing trees in an arc-capacitated network to minimize cost. We propose an integer programming formulation of the problem and an algorithm to solve it. An efficient column generation technique to solve the linear programming relaxation is proposed, and a modified cover inequality is used to strengthen the integer programming formulation.
To invigorate the tapped-inductor boost (TIB) topology in emerging high step-up applications for off-grid products, a lossless snubber consisting of two capacitors and three diodes is proposed. Since the switch voltage stress is minimized in the proposed circuit, it is allowed to use a device with a lower cost, higher efficiency, and higher availability. Moreover, since the leakage inductance is fully utilized, no effort to minimize it is required. This allows for a highly productive and cost-effective design of the tapped-inductor. The proposed circuit also shows a high step-up ratio and provides relaxation of the switching loss and diode reverse-recovery. In this paper, the operation is analyzed in detail, the steady-state equation is derived, and the design considerations are discussed. Some experimental results are provided to confirm the validity of the proposed circuit.
Consider a capacitated facility location problem in which the demands of customers are all equal and so are the capacities of facilities. Under the restriction that each customer's uniform demand be met by exactly one facility, the objective is to select a set of facilities to open, and to assign customer's demand to them so as to minimize the total cost which includes fixed costs of opening facilities as well as variable assignment costs. The problem is modelled as a pure zero-one program which may be viewed as a variant of well-known capacitated facility location problems. The purpose of this study is to develop efficient computational procedures for solving the pure zero-one facility location problems. Due to the special structure of our zero-one location problem with uniform demand, it can be converted to a location problem with the unimodular property. A Lagrangean relaxation algorithm is developed to solve the location problem. The algorithm is made efficient by employing a device which exploits the special structure of a surrogate constraint. The efficiency of the algorithm is analyzed through computational experiments with some test problems.
The optimal operation of power system is developed by alternately using real power dispatch and reactive power dispatch problem. The real power system scheduling process is formulated as an optimization problem with linear inequality constraints. A.C. loadflow method is used for the problem solution and line losses are considered. The constraints under consideration are generator power limits, load scehdling limits and line capacity limits. In solving the objective function the Dual Relaxation method is adopted. Tests indicate that the method is practical for real time application. The reactive power control problem uses the Dual Simplex Relaxation method as in the real scheduling case. Insted of minimizing the cost of power system, the objective is selected as to determine the highest possible voltage schedule. The constraints under consideration are the voltage limits at each node and the possibilities of supply or absobtion of reactive energy by generator units and the compensation facilities. Tests indicate that the method is practical for real time applications. The overall optimization methods developed in this paper proved to obtained fine results in minimizing object function compared with the method without using voltage control. And the overall voltage profiles were also improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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