When purchase prices of a raw material fluctuate over time, the total purchasing cost is mainly affected by reordering time. Existing researches focus on deciding the right time when the demand for each period is replenished at the lowest cost. However, the decision is based on expected future prices which usually turn out to include some error. This discrepancy between expected prices and actual prices deteriorates the performance of inventory models dealing with fluctuating purchase prices. In this paper, we propose a new inventory model which incorporates not only cost but also risk into making up a replenishment schedule to meet each period's demand. For each replenishment schedule, the risk is defined to be the variance of its total cost. By introducing the risk into the objective function, the variability of the total cost can be mitigated, and eventually more stable replenishment schedule will be obtained. According to experimental results from crude oil inventory management, the proposed model showed better performance over other models in respect of variability and cost.
This study suggests a data driven optimization approach, which simulates the models of human learning processes from cognitive sciences. It shows how the human learning processes can be simulated and applied to solving combinatorial optimization problems. The main advantage of using this method is in applying it into problems, which are very difficult to simulate. 'Undecidable' problems are considered as best possible application areas for this suggested approach. The concept of an 'undecidable' problem is redefined. The learning models in human learning and decision-making related to combinatorial optimization in cognitive and neural sciences are designed, simulated, and implemented to solve an optimization problem. We call this approach 'SLO : simulated learning for optimization.' Two different versions of SLO have been designed: SLO with position & link matrix, and SLO with decomposition algorithm. The methods are tested for traveling salespersons problems to show how these approaches derive new solution empirically. The tests show that simulated learning for optimization produces new solutions with better performance empirically. Its performance, compared to other hill-climbing type methods, is relatively good.
Since a great number of 2D engineering drawings are being used in industry and at the same time 3D CAD becomes popular in recent years, we need to reconstruct 3D CAD models from 2D legacy drawings. In this thesis, a combination of a feature recognition method and an expert system is suggested for the 3D solid model reconstruction. Modeling primitives of 3D CAD systems are recognized and constructed by using the pattern matching technique of the features modeling. Additional information for the 3D model reconstruction can be generated by extracting symbols or text entities which are related to form entities. For complex and indefinite cases which cannot be solved by the process of feature recognition, an expert system with a rule base has been used for decision-making. A 3D reconstruction system which recognizes 2D DXF drawing files has been implemented where models composed with protrusions, holes, and cutouts can be handled.
In the recent Internet environment, there are different competition patterns among competitors as it was before. As we see real world example such as Covisint in automobile industry and Exostar in aerospace industry, collaboration among competitors now takes place and industry-wide B2B marketplaces come into existence. Hence, we suggest the extended system dynamics simulation model based on Kim(2002)’s collaboration profit models in order to explain competitors’ collaboration in the e-business environment. After all, we investigate the necessity of collaboration between competitors, and show the presence of the optimal investment decision making to collaborate. We also show that the effect of collaboration is changed as varying the industry characteristics such as standardization and volatility.
By successful establishment of Supply Chain Management System they should make the supply chains speedy and combine production information system with the outcome system and thus they reinforce the competition of the production system of local enterprises in accordance with the rapid decision making. Supply chain coordination improves if all supplier of chain take actions that together increase total supply chain profits. To design of Modularity by the grouping supplier, the proposed method is to develop the most appropriate production system models through the reflection of JIT system in the Supply Chain Management which is necessity of the times and its importance. The objects of this study is to develop the most appropriate production system Model and optimal profit model in the process line and to provide the enterprises with the models which are based on the Supply Chain Management.
Chloride ingress is a common cause of deterioration of reinforced concrete structures. Modeling the chloride ingress is an important basis for designing reinforced concrete structures and for assessing the reliability of an existing structure. The modelling is also needed for predicting the deterioration of a reinforced structure. This paper presents an approach for the probabilistic modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement steel in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models. The parameters of the models are modeled as random variables and the distribution of the corrosion time and probability of corrosion are determined by using Monte Carlo simulation. The predictions of the proposed model is very effective to do the decision-making about initiation time and deterioration degree.
Successive ground motions having short time intervals have occurred in many earthquakes so far. It is necessary to investigate the effects of this phenomenon on different types of structures and to take these effects into consideration while designing or retrofitting structures. The effects of seismic sequences on the structures with combined reinforced concrete shear wall and moment resisting frame system have not been investigated in details yet. This paper has tried to analyse the seismic performance of structures with such structural systems subjected to mainshock-aftershock sequences. The effects of the seismic sequences on the investigated models are evaluated by strong measures such as IDA capacity and fragility and vulnerability curves. The results of this study show that the seismic sequences have a significant effect on the investigated models, which necessitates considering this effect on designing, retrofitting, decision making, and taking precautions.
The objectives of this research are to test the utility of semiparametric geographically weighted regression (SGWR, a spatial analysis method) in the small-scale urban sample, and to understand the geographic patterns of provision and pricing of sharing economy based accommodations in the tourist city. This paper focused on how network distance to heritage site, to casino, residential unit prices and other five attribute categories determine Airbnb price in Macau SAR, China. Findings show that SGWR models outperformed OLS models. Moreover, comparing with heritage sites, casinos are the stronger factors to drive up Airbnb (including hostels) rooms' provision and their prices; and residential unit prices are not related with the Airbnb price in the attraction clusters in Macau. This research showed a little example for the applications of SGWR in the small city, and for the analysis of online marketplace data as new urban study material. Practically, this study provides some scientific evidence for hosts, guests, urban planners, and policymakers' decision making in Macau.
The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.
This study deals with the traffic accidents of circular intersections in Korea. The purposes are to comparatively analyze the characteristics by operational type, and to develop the models using the data of 82 intersections. In pursuing the above, this study gives particular emphasis to modeling such the accidents as the roundabout and rotary in urban area. The main results analyzed are as follows. First, the null hypotheses that the number of accidents are the same in both the urban and rural intersections, and roundabout and rotary in urban area, were analyzed to be rejected. Second, 3 accident models were developed, which were all statistically significant. The independent variables used in the above models are the ADT, number of approach lane, bus stop, parking facilities, and others. This study could be expected to give some implications to the traffic safety policy decision-making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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