Vehicle Scheduling Problem (VSP) is a generic name given to a whole class of problems involving the visiting of "stations" by "vehicles," where a time is associated with each activity. The studies performed to date have the common feature of a single objective while satisfying a set of restrictions and known customer supplies or demands. However, VSPs may involve relevant multiple objectives and probabilistic supplies or demands at stations, creating multicriteria stochastic VSPs. This paper proposes a heuristic algorithm based on goal programming approach to schedule the most satisfactory vehicle routes of a bicriteria VSP with probabilistic supplies at stations. The two relevant objectives are the minimization of the expected travel distance of vehicles and the minimization of the due time violation for collection service at stations by vehicles. The algorithm developed consists of three major stages. In the first stage, an artificial capacity of vehicle is determined, on the basis of decision maker's subjective estimates. The second one clusters a set of stations into subsets by applying an efficient cluster method developed. In the third one, the stations in each subset are scheduled by applying an iterative goal programming heuristic procedure to each cluster.
Line Balancing is the problem to assign tasks to stations while satisfying some managerial viewpoints. Most researches about the Mixed-Model Line Balancing problems are focused on the minimizing the total processing time or the number of workstations. Independently, some research reports consider the balance issues of the physical workloads on the assembly line. In this paper, we are presenting a new mathematical model to accomplish the line balance considering both the processing time and the workloads at the same time. To this, end, we propose an zero-one integer program problem, and we use the Chebyshev Goal Programming approach as the solution method. Some computational test runs are performed to compare the pay-offs between the processing time and the workloads. And, the test results show us that the reliable balanced work schedules can be obtained through the proposed model.
In this paper, we propose a multi-Criteria decision making approach to address the problem of finding the best possible solution in credit unions. Sensitivity analysis on the priority structure of the goals has been performed to obtain all possible solutions. The study uses the Euclidean distance method to measure distances of all possible solutions from the identified ideal solution. The possible optimum solution is determined from the minimum distance between the ideal solution and other possible solutions of the Problem.
This paper is concerned with the production-distribution problem with multiple conflicting objectives. In reality business firms should take account not only of the profit maximization but of various environmental criteria, namely customer services, in order to improve the business logistics. A production-distribution model of goal porgramming type considering the lead time and distribution cost by products is constructed, the solution algorithm is developed, which is based on the Ignizio's method. A numerical example is given to demonstrate the applicability of goal programming for production-distribution problem.
Finding the optimal solution in the river water quality management system is very hard with the non-linearity of the water quality model. Many suggested methods for that using the linear programming, non-linear programming and dynamic programming, are failed to give an optimal solution of sufficient accuracy and satisfaction. We studied a method to find a solution optimizing the river water quality management in the aspect of the efficiency and the cost of the waste water treatment facilities satisfying the water Quality goals. In the suggested method, we use the QUAL2E water quality model and the genetic algorithm. A brief result of the project to optimize the water quality management in the Youngsan river is presented.
The weighting strategy has received a great attention and has been widely applied to multicriterion optimization. This gaper examines a global criterion method (GCM) with the weighting objectives strategy in fuzzy structural engineering problems. Fuzziness of those problems are in their design goals, constraints and variables. Most of the constraints are originated from analysis of engineering mechanics. The GCM is verified to be equivalent to fuzzy goal programming via a truss design. Continued and mixed discrete variable spaces are presented and examined using a fuzzy global criterion method (FGCM). In the design process a weighting parameter with fuzzy information is introduced into the design and decision making. We use a uniform machine-tool spindle as an illustrative example in continuous design space. Fuzzy multicriterion optimization in mixed design space is illustrated by the design of mechanical spring stacks. Results show that weighting strategy in FGCM can generate both the best compromise solution and a set of Pareto solutions in fuzzy environment. Weighting technique with fuzziness provides a more relaxed design domain, which increases the satisfying degree of a compromise solution or improves the final design.
본 연구에서는 배전계통에서 부하불평형을 고려한 분산형 전원의 운영에 대한 계획을 제안하였다. 또한, 배전계통의 실제 부하구성 분포를 고려하기 위하여 부하모형은 가정용, 산업용, 상업용, 사무용 및 농업용 부하 등의 집단 부하로 모형화 하였다. 또한, 목적함수로는 계통 유효전력손실을 사용하였고 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선 전압을 제약조건으로 정식화하였으며, 이 목적함수와 제약조건에 대한 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, GA를 사용하여 최적해를 탐색하였다.
일반적으로 수계의 용수공급능력을 평가하기 위해서는 수요량을 단계적으로 증가시키며 용수부족 여부를 검토하고 그 결과에 따라 수요량을 조정하는 시행착오법을 사용한다. 이것은 시뮬레이션 모형 뿐 아니라 최적화모형의 경우에서도 마찬가지다. 그러나 이 같은 시행착오법은 수차례의 최적화를 반복하는 번거로움을 수반한다. 이에 본 연구에서는 물 부족이 발생하지 않은 최대 용수공급능력을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 2단계의 목표계획기반 최적화 모형을 제시하였다. 즉, 제1단계에서는 제시된 모형을 유입량 정보가 정확하다는 가정아래 최대 용수공급능력을 산정한다. 그리고 제2단계에서는 실제 용수공급상황에서는 미래 유입량에 대한 정보가 없는 점을 고려하여 최대 갈수기간에 한해 실시간 모의운영을 통하여 용수공급능력을 산정한다. 이 방법을 다기능 보가 신설되어 기존 수문환경과 차이점을 보이는 금강수계에 적용하고, 완전한 정보가 있는 경우와 그렇지 않은 경우의 결과를 비교함으로써 유입량 정보가 용수공급능력에 미치는 영향을 이해하고 평가할 수 있었다.
Currently, computational analysis is a popular technology in automobile engineering. Finite element analysis is an excellent method for body analysis. For finite element analysis, accurate modeling is very important to obtain precise information. Stick modeling is a convenient way in that it is easy and simple. When a stick model is utilized, the joints are modified in the tuning process. A tuning method for the joint has been developed. The joints are modeled by designated beam elements. An optimization method called "Goal Programming" is employed to impose the target values. With the tuned joints, the entire optimization has been carried out. Using the "Recursive Quadratic Programming" algorithm, the optimization process determines the configuration of the entire structure and sizes of all the sections. For example, the structure of an electrical vehicle is modeled and analyzed by the method. The stick model works well since the structure is made of aluminium frames. Although the example handles an electrical vehicle, this method can be applied to general vehicle structures.
정보 교과에서 프로그래밍 교육은 '문제해결력 향상'에 긍정적인 효과가 있다고 보고되었다. 프로그래밍 교육을 통한 문제해결력 향상은 성별, 프로그래밍 방식 등의 학습자 특성에 의해 분석하였다. 본 연구는 학습자의 특성을 구분하고, 학습자 특성에 적합한 프로그래밍 방법이 무엇인지를 규명하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해, 프로그래밍 수업을 진행하는 S 고등학교 학생 62명을 연구 대상으로 하였다. 연구 결과, 개별 성취도에 영향을 미치는 것은 성별과 프로젝트 선호도이고, 팀 성취도에 영향을 미치는 것은 프로그래밍 경험으로 나타났다. 본 연구는 분석 자료를 통해 학습자 특성의 관점에서 프로그래밍 수업을 어떻게 진행해야 할 것인지 논의하고, 고려되어야 할 학습자 특성에 대한 시사점을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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