Since sulfur dioxide is released from the oxidation of sulfur in fuel, the level of $SO_2$ in industrial areas can be effectively managed by optimizing the allocation of fuels: the fuel should be allocated to each industries so as to achieve the air quality goal in the area with minimum fuel cost. The solution for this can be by solved using linear programming technique incorporated with the Gaussian dispersion equation. When this method was applied in Ulsan Industrial Complex, 39.3% of fuel expense could be saved compared with the present uniform fuel policy. With this method, bituminous coal generally was allocated to big emission sources such as power plants or to industries sparsely located in remote areas, and LPG or low-sulfur oils to small or medium-size sources in dense indurstrial aras. However, the particulates emission will increase with this policy, because it maximizes the use of coal within the limit to achieve the air quality goal in the area.
This study was carried out to design the optimal systems of diversified farming by the mathematical model developed. In order to achieve this goal, a computer program named DFSDINGP was developed by the nonlinear goal programming(NGP), and for testing its effectiveness, the optimal systems of diversified farming were designed for three regions surveyed and compared them with those of the conventional. DFSDINGP was programmed with FORTRAN 77 and it could handle the NGP problem having 25 independent variables and 75 constraint functions. The study results showed that the developed models and DFSDINGP could design the optimal systems of diversified farming satisfying two goals which are maximum agricultural income and maximum power inputs of agricultural machinery. The agricultural incomes and power inputs of farm machinery of the optimal systems were more than those of the conventional as much as 29-62% and 9-134%, respectively.
The library as nonprofit organization is required to have micro-planning for the organization itself and macro-planning for the relationship of the organization and its environment. Both the micro and macro planning are rational and effective means to library objectives. The library planning must be based on clearly formulated objectives that will encourage all parts of the organization to work toward the same goal and mission. The planning to library objectives should make programming. which should make processing. The mission here should precede goal. which should precede objectives and objectives should precede activities in planning. There is an integral relationship among them. Just as the objectives of the library may be thought of in a hierarchy such as the above. so the library planning must be based on such a hierarchy from strategic or long range planning to administrative planning, from administrative planning to operational planning or short range ones.
In most Multi-Agent Systems (MAS), agents are required to achieve their own goals. An agent's goals, however, can conflict with others either when agents compete with earth other to achieve a common goal or when they have to use a set of limited resources to accomplish agents'divergent goals. In this paper, we consider that a BDI architecture, as a shorthand fur belief, desire, and intention in any agent-based systems, is a core component of agents' mental attitudes and represent resource-bounded BDI agents in logic programming framework. We propose an algorithm in which BDI agents with different goals solve their problems through negotiation resolving goal conflicts.
To assign the soldiers in the adequate positions I military is almost as important as managing officers because they compose the main part of military structure and equipment operators. The current Military Occupational Specialty(MOS) assignment system lacks the capability to optimize the use of recruit's potential. We suggest an MOS assignment method for enlisted recruits using the Analytic Hierarchy Process(AHP) method, this method systematically provides a method of calculation of composite relative weights of decision elements to be considered during MOS assignment and a method of quantification for personal quality of new recruits. The quantified value of personal quality, Mission Performance Capability(MPC), in this study means the mission performance capability when a personnel is assigned to a certain MOS. This paper develops a multiple objectives MOS assignment model for enlisted recruits. It uses MPC of personnels, calculated with AHP method and consensus method, as parameters. The goal constraints are assurance of filling requirement, minimization of the number of unassigned personnel to MOS, capability satisfaction of education facility and support facility, assurance of desired MPC value level for MOS assignment, and maximization of total MPC. The objective function is to terminalization of the negative or positive deviation for the above goal constraints.
This paper purports to study on interactive fuzzy goal programming model which leads to the compromise solution which the decision maker satisfies through the interactive approach. We also attempted to calculate local proxy preference function from utility function of sum-of-logarithms in connection with marginal rate of substitution and interactive approach for the purpose of applying weight of multiobjective function. In an attempt to grasp compromise solution from fuzzy efficient solution, we decided to take the interactive method and presented stopping rule for this.
This paper presents an improved IS(Information System) project selection methodology through the ANP(Analytic Network Process) method within a Goal Programming model framework. This new methodology helps us to overcome the weaknesses according to the dependence for each element and the feedback effects in hierarchy level of the AHP and the GP models. A simple numerical example and limits of this methodology reviewed.
본 논문에서는 퍼지수리계획법에 의한 최적화 문제의 해 분석에 ASP(Active Server Page)를 적용한 알고리즘을 제시하였다. 수리문제에서 목적함수의 목표와 제약조건의 만족도레벨의 애매성을 다루는데 있어서 퍼지 이론은 강력한 도구가 되고 있다. 제시한 알고리즘은 IEEE-30모선 시스템을 이용하여 유효성을 검증하였다.
우리나라 경영학계 내지는 기업경영에 경영과학(Management Science)의 여러가지 기법이 정식으로 소개되기 시작한 것은 70년대 후반이라고 생각된다. 경영과학의 기법에는 선형계획법·재고관리모형·대기행렬모형·모의(Simulation) 모형·네트웍(Network) 모형 등 여러가지가 있지만, 이중 선형계획법이 우리에게 가장 익숙한 모형이고 기업의 실제 문제해결에도 가장 많이 이용되고 있다. 지금 소개하고자 하는 목표계획법도 경영과학기법의 하나로 모형계획법과 매우 유사한 기법이다.
The A* algorithm is usually used in game programming, mainly because it is fast in finding a optimal path to goal. In this paper. This algorithm was utilized for path finding, HIMM(Histogramic In-Motion Mapping) method is used in map-building. Map is updated continuously with range data sampled by PSD sensors From the map, A* algorithm finds a optimal path and sends subsequently the most suitable point to the Eyebot. A* algorithm has been tested on the Eyebot in various unknown maps of unknown and proved to work well. It could escape the local minimum, also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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