공급사슬망에서 분산되어있는 제조시스템에 대한 생산 계획수립은 공급사슬관리의 주요 연구분야 중의 하나이다. 본 논문은 공급사슬망에서 자원제약을 갖는 다단계 다품목 로트사이즈 결정 문제(Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem: MLCLSP)를 위한 알고리즘을 제시한다. MLCLSP는 MIP(mixed integer program) 문제에 해당한다. 제안된 알고리즘은 휴리스틱과 최적화 패키지인 LINGO를 이용해 서로 반복적인 방식으로 해를 풀어나가는 혼성적인 성격을 갖는다. 휴리스틱을 이용하여 정수형 변수를 결정한 후, 얻게 되는 LP(linear program) 문제를 LINGO를 이용하여 해를 개선해 나가는 방식을 기본으로 한다. 본 논문에서는 탐색 휴리스틱 기법으로 임의 재시작 타부탐색 알고리즘을 제시한다. 다양한 시나리오의 실험을 통해 제안된 알고리즘들의 성능을 평가한다.
The purpose of this thesis is to find the shortest path between two nodes on an acyclic network where the arc costs are determined by the starting time at the starting node of the arc. A branch and bound method for optimal solutions and a heuristic method is developed. In heuristic method Dijkstra algorithm is modified to maintain the minimum arrival times of maximum informations in the each time period at each node and is updated by the result with the insertion technique. Expermetal results among two methods are presented with regard to run time and solution qualities.
To ensure that the production system of a factory is efficient, the factory layout design should consider the location and material flow plans of facilities, workshops, and storage areas. Highly productive factories need to have an optimized layout planning process, and a customized design methodology of the production system is a necessity for feasible layout planning. This paper presents a method for designing a layout module's size and shape and provides a heuristic location-allocation algorithm for the modules. The method is implemented and validated using a rich internet application-based platform. The layout design method is based on the leisure ship production process; this method can be used for designing the layout of a new factory or remodeling an existing factory and its production system. In contrast to existing layout methods, the inputs required for the proposed method, such as target products, production processes, and human-resource plans, are simple. This layout design method provides a useful solution for the initial stage of factory design.
본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.
This paper presents a heuristic algorithm for a crew scheduling problem with dead head flights. This paper modifies and improves saving method for finding the Multiple Salesman tours in the graph. The results show that the computing time from this algorithm is implemented very much than those from general crew scheduling algorithms by set covering models.
This paper deals with a heuristic algorithm for the vehicle routing-scheduling problem to minimize the total travel distance and the total cost. Because the aim of the Clarke-Wright method, one of famous heuristic methods, is to minimize the total travel distance of vehicles, it cannot consider the cost if the cost and the travel distance is not proportional. In the Clarke-Wright method, the route of each vehicle is found by using the saving matrix which is made by an assumption that the vehicle comes back to the starting point. The problem dealt with in the paper, however, does not need the vehicle to come back because each vehicle has its hoping-start-points and hoping-destination-points. Therefore we need a different saving matrix appropriate to this occasion. We propose a method to find an initial solution by applying network simplex method after transforming the vehicle routing-scheduling problem into the minimum cost problem. Moreover, we propose a method to minimize the total travel distance by using the modified saving matrix which is appropriate to no-return occasion and the method for the case of plural types of vehicles and freights.
Geographically dispersed computing system is made of computers interconnected by a telecommunications network. To make the system operated efficiently, system designer must determine the allocation of data files to each node. In designing such distributed computing system, the most important issue is the determination of the numbers and the locations where database files are allocated. This is commonly referred to as the file allocation problem (FAP)[3]. The proposed model is a 0/l integer programming problem minimizing the sum of file storage costs and communication(query and update) costs. File allocation problem belongs to the class of NP-Complete problems. Because of the complexity, it is hard to solve. So, this paper presents an efficient heuristic algorithm to solve the file allocation problem using Tabu Search Technique. By comparing the optimal solutions with the heuristic solutions, it is believed that the proposed heuristic algorithm gives good solutions. Through the experimentation of various starting points and tabu restrictions, this paper presents fast and efficient method to solve the file allocation problem in the distributed computing system.
Two dimensional nesting is a common problem in industries such as the shipbuilding, automotive, clothing, shoe-making, and furniture industries, in which various parts are cut off from stock or packed in a flat space while minimizing waste or unoccupied space. Nesting is known as an NP-complete problem, which has a solution time proportional to the superpolynomial of the input size. It becomes practically impossible to find an optimal solution using algorithmic methods as the number of shapes to nest increases. Therefore, heuristic methods are commonly used to solve nesting problems. This paper presents an expert system that uses a heuristic search method based on an evaluation function for nesting problems, in which parts and stock are represented by pixels. The system is developed in CLIPS, an expert system shell, and is applied to four different kinds of example problems to verify its applicability in practical problems.
Purpose: This study develops heuristic process capability indices (PCIs) using distribution-decomposition methods and evaluates the performances. The heuristic methods decompose the variation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjust the value of the PCIs using decomposed deviations in accordance with the skewness. The weighted variance(WV), new WV(NWV), scaled WV(SWV), and weighted standard deviation(WSD) methods are considered. Methods: The performances of the heuristic PCIs are investigated under the varied situations such as various skewed distributions, sample sizes, and specifications. Results: WV PCI is the best under the normal populations, WSD and SWV PCIs are the best under the low skewed populations, NWV PCI is the best under the moderate and high skewed populations. Conclusion: Comprehensive analysis shows that the NWV method is most adequate for a practical use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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