Purpose - The purpose of this study was to examine the effect of the heuristic type of consumers affecting purchase decision making and the intention of shopping value in their relationship to derive mobile social commerce purchase promotion plans. Research design, data, and methodology - A research model was constructed to relate the mediating effect of shopping value between heuristic types and purchase intentions. A total of 233 valid questionnaires were used for analysis for users using mobile social commerce. The statistical program used SPSS 24.0 and AMOS 24.0, and correlation analysis, regression analysis, and 3-step parametric regression analysis were used for the analysis. Results - The results of the analysis showed that representativeness heuristics, availability heuristics, adjustment heuristics, and affect heuristics had a statistically significant effect on the utilitarian value and the hedonic value. On the other hand, affect heuristics among the heuristic types were found to have the greatest influence not only on the utilitarian value but also on the hedonic value. The two types of shopping value were found to be partially mediated between representativeness heuristics and purchase intentions, between adjustment heuristics and purchase intentions, and fully mediated between availability heuristics and purchase intentions, affect heuristics and purchase intentions. Conclusions - These findings suggest that mobile social commerce companies should check in advance how consumer heuristic types affect purchase intentions. In particular, affect heuristics are caused by consumers' emotional mood such as mood or external stimulus being more important to decision making than rational decision making. Therefore, the result of this study suggests that it can be an important factor to secure the competitiveness that the potential customers who access to use mobile social commerce can feel enough fun and enjoyment in the platform provided by the company. It is also worth paying attention to the utilitarian and hedonic values perceived by consumers. This is because the judgment regarding the economic, convenience and important information provided by the mobile social commerce users affects the purchase intention through the trust of the information, past use, and shopping experience displayed on the mobile social commerce platform.
This study is to apply behavioral economics-an economics that studies actual human behavior based on cognitive psychology-to the farming decision-making process of onion and garlic farmers. Of behavioral economic theories, dual system theory and prospect theory (value function), heuristic and bias were surveyed and examined in the field. The reference point of farmers was farming experience of the previous year, and so they showed reference dependence and anchoring heuristic, not rational thinking on production cost plan. And they showed status quo bias that cultivated continuously the previous year or the present crop. This status quo bias is related to loss aversion propensity. Farmers did not usually change cultivating crops, in other words, they showed diminishing sensitivity-insensitive to those that the more revenue or loss was increased. This diminishing sensitivity is related to loss aversion propensity and status quo bias. Also, farmers had representativeness heuristic because they regarded auction price of Garakdong wholesale market as the standard price level despite various prices by production region. And farmers had the affect heuristic that they depended on producers' organization data more than the state-run research institute ones about cultivation intentions and actual situations.
외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.
This paper is to develop four heuristic algorithms for $n/m/D/F/F_{max}$. A study present numerical example for (H1) algorithm. Among the sequence generated, the best sequence is J2, J1, J6, J7, J4, J3, J5 and makespan is 528. The optimal makespan of this numerical example can be found as 528 as also, and the worst value of heuristic solution is only 7.2 % away from it.
Circular shareholding refers to a situation where at least three member firms in a business group have stock in other member firms and establish a series of ownership in a circular way. Although many studies have focused on the ultimate effect of circular shareholding on firm's value and profitability, there have been few studies which address how to resolve circular shareholding from the perspective of optimization theory. This paper proposes a heuristic method for identifying shareholdings which need to be cleared in order to settle the problem of circular shareholding in a business group. The proposed heuristic tries to maximize the sum of voting rights the controlling family has in its business group firms. The applications results confirm that the heuristic provides near-optimal solutions for most of 16 Korean large business groups involving circular shareholding.
We provide some recent results of approximation algorithms for solving Markov Games and discuss their applications to problems that arise in Computer Science. We consider a receding horizon approach as an approximate solution to two-person zero-sum Markov games with an infinite horizon discounted cost criterion. We present error bounds from the optimal equilibrium value of the game when both players take “correlated” receding horizon policies that are based on exact or approximate solutions of receding finite horizon subgames. Motivated by the worst-case optimal control of queueing systems by Altman, we then analyze error bounds when the minimizer plays the (approximate) receding horizon control and the maximizer plays the worst case policy. We give two heuristic examples of the approximate receding horizon control. We extend “parallel rollout” and “hindsight optimization” into the Markov game setting within the framework of the approximate receding horizon approach and analyze their performances. From the parallel rollout approach, the minimizing player seeks to combine dynamically multiple heuristic policies in a set to improve the performances of all of the heuristic policies simultaneously under the guess that the maximizing player has chosen a fixed worst-case policy. Given $\varepsilon$>0, we give the value of the receding horizon which guarantees that the parallel rollout policy with the horizon played by the minimizer “dominates” any heuristic policy in the set by $\varepsilon$, From the hindsight optimization approach, the minimizing player makes a decision based on his expected optimal hindsight performance over a finite horizon. We finally discuss practical implementations of the receding horizon approaches via simulation and applications.
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.
Circular shareholding is established when at least three member firms in a business group hold stock in other member firms and form a series of ownership in a circular way. Although there have been many studies which investigated a negative effect of circular shareholding on firm's value, few studies have discussed how to resolve the problem given complicated ownership structures of large business groups. This paper is based on a mixed integer programming model, which was proposed in the author's previous research and can identify the ownership share divested in order to resolve circular shareholding. Since the optimization model becomes too complicated for large business groups and requires a sophisticated software to solve it, we propose a simple heuristic method that can find a good approximate solution to the model. Its applications to twelve Korean large business groups show that the heuristic method is not just computationally attractive but also provides near-optimal solutions in most cases.
We consider the discrete-time $Geo^x/G/1$ queues under N-policy with multiple vacations (a single vacation) and setup time. In this queueing system, the server takes multiple vacations (a single vacation) whenever the system becomes empty, and he begins to serve the customers after setup time only if the queue length is at least a predetermined threshold value N. Using the heuristic approach, we derive the mean waiting time for both vacation models. We demonstrate that the heuristic approach is also useful for the discrete-time queues.
The Euclidean steiner tree problem (ESTP) is to find a minimum-length euclidean interconnection of a set of points in the plane. It is well known that the solution to this problem will be the minimal spanning tree (MST) on some set steiner points, and the ESTP is NP-complete. The ESTP has received a lot of attention in the literature, and heuristic and optimal algorithms have been proposed. In real field, heuristic algorithms for ESTP are popular. A key performance measure of the algorithm for the ESTP is the reduction rate that is achieved by the difference between the objective value of the ESTP and that of the MST without steiner points. In recent survey for ESTP, the best heuristic algorithm showed around $3.14\%$ reduction in the performance measure. We present a evolution programming (EP) for ESTP based upon the Prim algorithm for the MST problem. The computational results show that the EP can generate better results than already known heuristic algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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