International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권2호
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pp.192-199
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2007
This paper proposes a new printed circuit board (PCB) assembly planning method for multi-head surface mounters. We present an integer programming formulation for the optimization problem, and propose a heuristic method to solve the large NP-complete problem within a reasonable time. A dynamic programming technique is then applied to the feeder arrangement optimization and placement sequence optimization to reduce the overall assembly time. Comparative simulation results are finally presented to verify the usefulness of the proposed method.
This paper presents a heuristic method for solving the discrete-time ordering problem with quantity discounts and deterministic, time-varying demand. This algorithm utilizes a variation of the incremental cost approach(ICA) to determine a near optimal solution. The ICA is the method which reduces the total cost with reduction of the number of orders by one. In order to reduce the number of orders, if the incremental cost for one of the periods is negative, the demand of the period should be purchased in its immediate preceding period. In order to test the performance of this algorithm, an experiment is conducted that involves a large number of test problems covering a wide variety of situations. The result of the experiment shows that the proposed algorithm has 80.5% better solutions than the adjusted part period algorithm(APPA), which is known to be the best heuristic method.
In this paper, we consider the optimal control problem based on Discrete Event Dynamic Systems(DEDS) in the Temporal Logic framework(TLF) which have studied for a convenient modeling technique. The TLF is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is also defined. Our research goal is the design of the optimal controller for DEDSs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
In order to reduce the cost of product and save the processing time, optimal nesting of two-dimensional part is an important application in number of industries like shipbuilding and garment making. There have been many studies on finding the optimal solution of two-dimensional nesting. The problem of two-dimensional nesting has a non-deterministic characteristic and there have been various attempts to solve the problem by reducing the size of problem rather than solving the problem as a whole. Heuristic method and linearlization are often used to find an optimal solution of the problem. In this paper, theoretical and practical nesting algorithm for rectangular, circular and irregular shape of two-dimensional parts is proposed. Both No-Fit-Polygon and Minkowski-Sum are used for solving the overlapping problem of two parts and the dynamic programming technique is used for reducing the number search spae in order to find an optimal solution. Also, nesting designer's expertise is complied into the proposed algorithm to supplement the heuristic method.
This paper presents a novel heuristic mechanism, Dynamic-network Adapted Cost selection (DAC-selection), which has higher backup path sharing rate, lower number of blocked channel requests and number of used wavelengths fer reservation of working path and backup path by using unique cost function than that of widely used random selection (R-selection) mechanism and Combined Min-cost selection (CMC-selection) mechanism proposed by Lo, while maintaining 100% restoration capability.
Since on-time delivery is becoming increasingly important in today's competitive markets, the development of effective scheduling methodologies to meet customer needs through on time delivery is of vital importance for the well-being of companies. The objective of this study is to develope a general heuristic algorithm for scheduling both the static and dynamic problems under certain on-time delivery criteria. For the problems with due-date related, we present insights for minimizing the number of tardy jobs and propose a heuristic scheduling algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better than other dispatching rules within reasonable computation time, specially in the environment of strong competition for resources.
센터 기반의 경로탐색 시스템은 수집된 도로 정보를 이용하여 최적 경로를 탐색한다. 반면, 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 그러나 추가 요금이 들지 않기 때문에 단말기 기반의 서비스가 선호되고 있다. 일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템의 경우 실시간 도로 정보를 이용할 수 없었지만, 최근 TPEG과 같은 기술을 이용하여 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 경로의 질을 높이고 탐색비용을 줄이기 위해 최고 속력 동적 휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 일정 구역 도로의 최고 속력을 동적 휴리스틱으로 활용하여 경로탐색에 활용한다.
동질형 다중프로세서 시스템에서는 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 타스크 수를 가능한 한 균등하게 배분하는 타스크 할당 알고리즘이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나, 이질형 다중 프로세서 시스템에서는 이런 알고리즘에 의해 효과적인 타스크 할당이 이루어질 수 없다. 따라서, 이질형 다중 프로세서 시스템에서는 JSQ(Join the Shortest Queue) 알고리즘이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 JSQ 알고리즘은 프로세서 간에 타스크의 처리 능력의 차이가 클 경우에는 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 타스크의 도착 시간, 타스크의 서비스 시간, 수행되어진 타스크의 수 등의 동적 데이터에 의해 습득된 프로세서의 처리 능력과 포컬 큐(local queue)의 길이를 동시에 고려한 휴리스틱(heuristic) 타스크 할당 알고리즘을 제시한다. 시뮬레시이션 결과, 제안한 휴리스틱 할당 알고리즘에 의해 시스템 성능을 크게 향상 시킬 수 있음을 보여 주었다.
Real-Time applications on Grid environment have several problems in terms of resource management addressed as follows; (1) dynamic resource allocation to provide QoS objectives, (2) heterogeneous resources that is different scale, or capacity in same unit, and (3) resource availability, and resource needs. This paper describes the techniques of resource manager (RM) handling above problems to support QoS of dynamic real-time applications on Grid. The contributions of this paper to solve problems are as follows: unification of dynamic resource requirements among heterogeneous hosts, control of resources in heterogeneous environments, and dynamic load balancing/sharing. Our heuristic allocation scheme works not only 257% better than random, 142% better than round robin, and 36.4% better than least load in QoS sensitivity, but also 38.6% better than random, 28.5% better than round robin, and 31.6% better than least load in QoS.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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