This paper suggests the long-term strategy of the production distribution planning considering the capacity of factory production and the uncertain demand in a supply chain. This paper determines the near optimal capacity of factory production by using the advantages of mathematical and simulation models. Also, the relationship between the capacity from the suggested model and the strategy of production and distribution in a supply chain is studied. Arena is used for modeling and analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2840-2853
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2015
A major challenge in network service providers is to provide adequate resources in service level agreements based on forecasts of future demands. In this paper, we address the problem of capacity provisioning in a network subject to demand uncertainty such that a network coded multicast is applied as the data delivery mechanism with limited budget to purchase extra capacity. We address some particular type of uncertainty sets that obtain a tractable constrained capacity provisioning problem. For this reason, we first formulate a mathematical model for the problem under uncertain demand. Then, a robust optimization model is proposed for the problem to optimize the worst-case system performance. The robustness and effectiveness of the developed model are demonstrated by numerical results. The robust solution achieves more than 10% reduction and is better than the deterministic solution in the worst case.
Distribution centers in a distribution system that consists of the distribution centers and retailers supplies products to retailers. At the present, although total capacity of the distribution centers are enough to supply total demand of retailers, capacity of the distribution centers need to be expanded to satisfy the demand of retailers in case that future demand of the retailers will be increased. Capacity expansion model in a distribution system is to determine the location and size of expansion distribution centers that minimize costs among given distribution centers. Transportation amount from distribution center to retailers also is determined. The costs factors are the capacity expansion costs of the distribution centers and the transportation costs from the distribution centers to the retailers. A model is formulated, and a genetic algorithm based solution procedure is developed. A numerical example is shown and the algorithm is analyzed through examples.
고속도로 본선 정체의 원인으로 진출램프에서 발생한 대기행렬의 본선 역류가 크게 작용하며, 이에 고속도로 진출램프 대기행렬 발생으로 인한 본선 영향을 적절히 표현하는 연속류 모형과 실제 제어 시 기반이 되는 적용성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고속도로 용량 변화에 따른 공급과 수요 곡선을 탄력적으로 적용하여 진출램프 대기행렬 영향으로 인한 고속도로 본선 교통류를 표현할 수 있는 Supply-Demand 모형의 적용성을 평가하였다. 먼저 Supply-Demand 모형 적용 시 요구되는 입력자료인 구간별 Sending & Receiving function과 진출램프 대기행렬의 본선 영향 등을 고려한 고속도로 본선 용량제약을 처리하는 방안을 제시하였다. 실시간 data를 사용하여 Supply-Demand 모형을 적용하는 일련의 과정을 모형화 한 후, 극심한 상습정체가 발생하는 내부순환로의 홍은진출을 포함하는 구간에 적용, 조정 및 발전시켜 분석하였다. 적용결과, 대기행렬의 본선 영향 범위와 대기행렬 패턴이 실제 교통류와 유사하게 예측되었다. 즉, Supply-Demand 모형이 Sending & Receiving function을 탄력적으로 적용함으로써, 진출램프 대기행렬의 본선 역류 등으로 인한 고속도로 본선의 용량 변화가 적절히 반영되는 것으로 검증되었다.
In this paper we present a nonlinear programming model for the train seat capacity distribution with a numerical example. The model finds the optimal capacity distribution methods which minimize the sum of the differences between the demands and the seat capacities. Also the model provides the information on the degree of the discrepancy between the demand and the seat capacities. One can use the model as a tool for planning train seat capacity planning.
This paper presents a user-oriented port expansion simulation model that determines the future economic port capacity to meet the projected demand. The model consists of two parts; a physical impact simulation, and an economic impact simulation. The first part of the model simulates the effects caused by the port capacity expansion. The second part evaluates the port economics due to changes in the port capacity. The model was validated by applying it to the actual port expansion followed at the Port of Mobile, Alabama. A case study is then presented to demonstrate the capacity of the model with a coal handling port, the McDuffie Terminals at the Port of Mobile.
본 연구에서는 램프미터링과 요금소 본선미터링을 이용한 고속도로 통합교통관리 전략을 제시하였다. 램프와 본선의 통합 미터링을 위해 FREQ에서 램프미터링 진입허용 교통량의 최적화에 사용되는 Demand-Capacity 모형을 수정하여 최적 신호시간 산정모형을 제시하였다. 본 모형은 구간별 통과교통량을 최대화하는데 목표가 있으며, 본선 요금소 및 램프의 미터링 신호시간을 결정할 수 있다. 서울외곽순환선의 김포요금소~시흥요금소 구간을 대상으로 PARAMICS와 API를 이용하여 시뮬레이션 효과분석을 시행하였다. 시뮬레이션 분석결과, 본선미터링을 통해 램프미터링 단독 운영 대비 본선을 소통원활 상태의 속도로 유지할 수 있었으며, 정체구간에서 본선의 통과교통량이 14% 개선된 결과를 나타내었다. 또한 요금소에서의 신호운영으로 400m의 대기행렬이 발생되나, 정체의 분산으로 인해 본선과 램프 모두에서 보다 효율적 교통운영이 가능함을 확인하였다.
In this paper we present a nonlinear programming model for the solution of the train seat capacity distribution problem (TSCDP) with a numerical example. The TSCDP model finds the optimal capacity distribution methods which minimize the sum of the differences between the demands and the seat capacities. Also the TSCDP provides the information on the degree of the discrepancy between the demand and the seat capacities. One can use the TSCDP model as a tool for planning train seat capacity planning.
This paper discusses a mechanical model for the vulnerability assessment of old masonry building aggregates that takes into account the uncertainties inherent to the building parameters, to the seismic demand and to the model error. The structural capacity is represented as an analytical function of a selected number of geometrical and mechanical parameters. Applying a suitable procedure for the uncertainty propagation, the statistical moments of the capacity curve are obtained as a function of the statistical moments of the input parameters, showing the role of each one in the overall capacity definition. The seismic demand is represented by response spectra; vulnerability analysis is carried out with respect to a certain number of random limit states. Fragility curves are derived taking into account the uncertainties of each quantity involved.
Most of studies on automated storage/retrieval (AS/R) system assumed that storage capacity is given, although it is a very important decision variable in the design phase. We propose a simple algorithm to estimate the required storage capacity, i.e., number of aisles and number of openings in vertical and horizontal directions in each aisle, of an AS/R system under stochastic demand, in which storage requests occur endogenously and exogenously while the retrieval requests occur endogenously from the machines. Two design criteria, maximum permissible overflow probability and maximum allowable storage/retrieval (S/R) machine utilization, are used to compute the storage capacity. This model can be effectively used in the design phase of new AS/R systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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