Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.
Monitoring of groundwater Quality is essential for the preservation of groundwater resources. In practice. however, groundwater monitoring network is designed based on the experience and intuition of experts or on the convenience. This study proposes a simulation-optimization approach for the optimal design of monitoring networks. In it, the predicted three-dimensional concentration data are used as the input of an optimization problem. Various design objectives and constraints are considered and the problem is formulatcu as the 0-1 integer programming. The methodology was applied to a sanitary landfill site. The results show that the monitoring network configuration changes as the monitoring goal, operation time and constraints vary. The proposed method turns out to be an efficient tool for the wide range of groundwater Quality monitoring network design problems.oblems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4167-4173
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2010
ICT education guidelines revised in 2005 reinforce computer science elements such as algorithm, data structure, and programming covering all schools. It means that goal of computer education is improving problem-solving abilities not using of commercial software. So this paper suggests problem-solving method of maze escape through robots' cooperation in an effort of learning these elements. Problems robots should solve are first-search and role-exchange. First-search problem is that first robot searches maze and send informations about maze to the second robot in real time. Role-exchange problem is that first robot searches maze, but loses its function at any point. At this time second robot takes a role of first robot and performs first robot's missions to the end. To solve these two problems, it goes through four steps; problem analysis, algorithm description, flowchart and programming. Additional effects of our suggestion are chance of cooperation among students and use of queue in data structure. Further researches are use of more generalized mazes, application to real field and a talented curriculum.
박(朴)(1982, 1983, 1984 및 1985)이 개발(開發)한 배합사료공장(配合飼料工場)의 투자비용(投資費用) 및 운전비용(運轉費用)의 수학적모형(數學的模型)을 이용(利用)하여, 배합사료공장(配合飼料工場)의 적정(適正) 시스템의 설계(設計)를 예(例)를 들어 소개하였다. 적정(適正)시스템의 설계(設計)를 위(爲)하여 비선형(非線型) 프로그램의 "Single Objective Programming Problem(단일목적함수(單一目的函數))"와 "'Multiple Objective Decision Making Method(다목적함수(多目的函數))"의 2가지 방법(方法)을 적용(適用)하였다. Single Objective Programming Problem에서는 "Generalized Reduced Gradient(GRG) Method"를 이용(利用)하였고, Multiple Objective Decision Making Method(MODM)에서는 "Interactive Nonlinear Goal Program(INGP)"를 이용(利用)하였으며 그 결과(結果)는 다음의 몇가지로 요약(要約)할 수 있다. 1. 박(朴)이 개발(閒發)한 수학적(數學的) 모형(模型)들은 2 가지 방법(方法) 모두 사료공장(飼料工場)의 최적화(最適化) 설계(設計)에 효과적으로 이용(利用)할 수가 있었다. 2. MODM방법(方法)에 의(依)하여 얻어진 최적(最適)시스템은 Single Objective Program Problem에서 구(求)한 결과(結果)보다 균형(均衡)이 있는 시스템이었으며 장래(將來)의 사료원료(飼料原料), 사료구매시장(飼料購買市場), 기타 다른 조건(條件)들의 변화)에 대(對)해서 보다 탄력(彈力)이 있는 시스템으로 나타났다. 3. 엄밀한 의미(意味)에서 절대적(絶對的)인 최적사료공장(最適飼料工場)이란 있을 수 없으며, 주위의 조건(條件), 원료가격(原料價格), 사료가격(飼料價格), 공장주(工場主)의 취향 및 설계조건등(設計條件等)에 따라 최적(最適) 시스템은 각각(各各) 다르게 나타난다.
Park, No-Suk;Park, Sangcheol;Kim, Sung-soo;Lee, Seonjoo;Jeong, Nam-Jeong
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.20
no.5
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pp.691-700
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2006
This study conducted to optimize the design and operation of orifice typed distribution channels which were generally constructed to link the rapid mixing process and flocculation/sedimentation basin. To accomplish the goal of this study, programming step method using FORTRAN 90, was applied it to simulate the performance of existing distribution channel in the selected S DWTP (Drinking Water Treatment Plant). The proposed step method program was validated in terms of the feasibility with comparison between the measurement and prediction value in each orifice. From the evaluation results of the current conditions with the design and operation, it was revealed that the existing gradient of the tapered channel is not appropriate. Also, we suggested that in the case of the inlet width being 3.5m, reducing the downstream width by about 0.5m would make more equitable distribution flow in the channel. Consequently, dealing with various conditions of the design and operation with distribution channel, we could conclude that for the parallel typed channel, as the width is wider and the diameter of orifice is smaller, the more equitable distribution occur. In addition, the inlet flowrate and the number of orifice can affect the flow velocity in the channel.
As the globalization of manufacturing companies continues, the scope of dependence between these companies and distributors, and other suppliers are growing very rapidly since no one company manufactures or distributes the whole product by themselves. And, the need to increase the efficiency of the whole supply chain is increasing. This paper deals with a multi-plant lot-sizing problem(MPLSP) which happens in a decentralized manufacturing system of a supply chain. In this study, we assume that the whole supply chain is driven by a single source of independent demand and many levels of dependent demands among manufacturing systems in the supply chain. We consider setup cost, transportation cost and time, and inventory holding cost as a decision factor in the MPLSP. The MPLSP is decomposed into two sub-problems: a planning problem of the whole supply chain and a lot-sizing problem of each manufacturing system. The supply chain planning problem becomes a pure linear programming problem and a Generalized Goal Decomposition method is used to solve the problem. Its result is used as a goal of the lot-sizing problem. The lot-sizing problem is solved using the CPLEX package, and then the coefficients of the planning problem are updated reflecting the lot-sizing solution. This procedure is repeated until termination criteria are met. The whole solution process is similar to Lagrangian relaxation method in the sense that the solutions are approaching the optimum in a recursive manner. Through experiments, the proposed closed-loop hierarchical planning and traditional hierarchical planning are compared to optimal solution, and it is shown that the proposed method is a very viable alternative for solving production planning problems of decentralized manufacturing systems and in other areas.
Taha, Zahari;Gonzales, Julirose;Sakundarini, Novita;Ghazila, Raja Ariffin Raja;Rashid, Salwa Abdul
Industrial Engineering and Management Systems
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v.10
no.2
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pp.128-133
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2011
This paper presents a study on product design optimization to reduce the environmental impact of machining. The objective is to analyze the effect of changing the product design parameters such as its dimensions, and basic features on the environmental impact of machining process in terms of its energy consumption, waste produced and the chemicals and other consumables used up during the process. To realize this objective, we used a CAD model of a product with different design scenarios, and analyze their energy consumption using an environmental impact calculator method developed. The waste produced, and the consumables used up, such as lubricants and coolants were analyzed using environmental emission factors. Optimization methods using Genetic Algorithm and Goal Programming are applied to the product design parameters in order to get the best possible product dimensions with the least environmental impact of the machining process.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.187-190
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2006
We proposed a new real estate price appra isal model that can appreciate the efficiencies of each criteria that would affect the price. The proposed Real Estate Price Appraisal Model is developed by the DEA-AR model which enhances the DEA-CCR model. We used the unit-cost per criteria method to set the assurance region of each weights of the DEA-AR model. In order to estimate the unit cost of major criteria effecting the price of real estate, we used the Goal Programming so that the price of real estate reaches the actual price being traded in. We expect that this approach could be helpful to make an objective real estate price appraisal.
Kim, Kyu-Ho;Lee, Yu-Jeong;Rhee, Sang-Bong;Lee, Sang-Keun;You, Seok-Ku
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07a
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pp.396-398
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2003
This paper presents the scheme for load model based dispersed generation system (DGs) installation and operation in unbalanced distribution systems. Groups of each individual load model consist of residential, industrial, commercial, official and agricultural load. The main idea of solving fuzzy nonlinear goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multiple objective functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature for the criterion of power loss minimization, the number or total capacity of DGs and the bus voltage deviation, and then solve the problem using genetic algorithms. The method proposed was applied to IEEE 13 bus test systems to demonstrate its effectiveness.
The efficiency of material flow systems in terms of optimal network flow and minimum cost flow has always been an important design and operational goal in material handling and distribution system. In this research, an attempt was made to develop a new algorithm and the model to solve a stochastic material flow network with bidirectional and uncertain flows. A stochastic material flow network with bidirectional flows can be considered from a finite set with unknown demand probabilities of each node. This problem can be formulated as a special case of a two-stage linear programming problem which can be converted into an equivalent linear program. To find the optimal solution of proposed stochastic material flow network, some terminologies and algorithms together with theories are developed based on the partitioning and subgradient techniques. A computer program applying the proposed method was developed and was applied to various problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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