Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.990-992
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2011
In this paper, we introduce a new Tabu method to get K-anonymity character in database information privacy protection. We use the conception of lattice to form the solution space for K-anonymity Character and search the solution area in this solution space to achieve the best or best approach modification solution for the information in the database. We then compared the Tabu method with other traditional heuristic method and our method show a better solution in most of the cases.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.2
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pp.8-17
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2005
This paper dealt with a kind of heterogeneous vehicle routing problem with known demand and time deadline of customers. The customers are supposed to have one of tight deadline and loose deadline. The demand of customers with tight deadline must be fulfilled in the deadline. However, the late delivery is allowed to customers with loose deadline. That is, the paper suggests a model to minimize total acquisition cost, total travel distance and total violation time for a fleet size and mix vehicle routing problem with time deadline, and proposes a heuristic algorithm for the model. The proposed algorithm consists of two phases, i.e. generation of an initial solution and improvement of the current solution. An initial solution is generated based on a modified insertion heuristic and iterative Improvement procedure is accomplished using neighborhood generation methods such as swap and reallocation. The proposed algorithm is evaluated using a well known numerical example.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.506-512
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2006
In this paper, we propose a lot-sizing and scheduling problem that seeks to minimize the sum of production cost and inventory cost over a given planning horizon while considering idle state of a machine in a batch production system. For this problem, we develop an integer programming model. And, we develop an efficient 2-phase heuristic algorithm to find a high quality feasible solution within reasonable time bounds. In the first phase, we seek to minimize the production cost by assigning batches to machines. Then, in the second phase, we find a production sequence of batches that reduces the inventory cost, while considering adding or deleting idle states between batches. Computational results show that the developed heuristic algorithm finds excellent feasible solutions within reasonable time bounds. Also, we could significantly reduce the total cost consisting of production cost and inventory cost by using the developed heuristic algorithm at a real manufacturing system that produces zinc alloys.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.3
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pp.373-380
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2007
In this paper, we consider a new lot-sizing and scheduling problem (LSSP) that minimizes the sum of production cost, setup cost and inventory cost. Setup carry-over and overlapping as well as demand splitting are considered. Also, maximum number of setups for each time period is not limited. For this LSSP, we have formulated a mixed integer programming (MIP) model, of which the size does not increase even if we divide a time period into a number of micro time periods. Also, we have developed an efficient heuristic algorithm by combining decomposition scheme with local search procedure. Test results show that the developed heuristic algorithm finds good quality (in practice, even better) feasible solutions using far less computation time compared with the CPLEX, a competitive MIP solver.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.8
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pp.74-84
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2010
In this paper, we propose a preference-based shortest path algorithm which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) and A* heuristic algorithm. In recent years, with the development of ITS (Intelligent Transportation Systems), there has been a resurgence of interest in a shortest path search algorithm for use in car navigation systems. Most of the shortest path search algorithms such as Dijkstra and A* aim at finding the distance or time shortest paths. However, the shortest path is not always an optimum path for the drivers who prefer choosing a less short, but more reliable or flexible path. For this reason, we propose a preference-based shortest path search algorithm which uses the properties of the links of the map. The preferences of the links are specified by the user of the car navigation system. The proposed algorithm was implemented in C and experiments were performed upon the map that includes 64 nodes with 118 links. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable to find preference-based shortest paths as well as distance shortest paths.
Park, Ji-Hoon;Won, Hyun-Kyu;Kim, Young-Hwan;Kim, Man-Pil
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.229-237
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2010
Recently, forest management objectives become more complex and complicated, and spatial constraints were necessarily considered for ecological stability. Now forest planning is required to provide an optimized solution that is able to achieve a number of management objectives and constraints. In this study, we developed a decision supporting system based on the one of dynamic planning techniques, Tabu Search (TS) heuristic algorithm, which enable one to generate an optimized solution for given objectives and constraints. For this purpose, we analyzed the logical flow of the algorithm and designed the subsequence of processes. To develop a high-performance computing system, we examined a number of strategy to minimize execution time and workloads in each process and to maximize efficiency of using system resources. We examined two model based on the original TS algorithm and revised version of TS algorithm and compared their performance in optimization process. The results showed high performance of the developed system in providing feasible solutions for several management objectives and constraints. Moreover, the revised version of TS algorithm was appeared to be more stable for providing results with minimum variation. The developed system is expected to use for developing forest management plans in Korea.
An online suit-customizing system for the special accessibility needs of wheelchair users should be developed because the demand for business suits by wheelchair users involved in economic activities has increased. This study develops a user interface an online customizing system for men's suits specialized for wheelchair users. This study used a five-step approach: (1) search for online men's suits customizing system in web porter sites, (2) select three sites based on three terms, (3) heuristic testing with five web specialists, (4) development of a system user interface based on suggestions for improvement from the heuristic test, (5) usability testing of the user interface prototype by 10 disabled men in wheelchairs. The interface of Company S had high ratings on interactivity, accessibility, informativeness, and consistency in the heuristic test results; subsequently, a user interface was developed based on suggestions for improvement from the heuristic test. This online user interface for customizing men's suits provides better usability to wheelchair users than existing online interfaces aimed at the non-disabled and disabled; consequently, this study contributes to the commercialization of an online customizing system for men's suits specializing in serving wheelchair users.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.6
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pp.87-94
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2003
One of the important fields for heuristic algorithm is how to balance between Intensification and Diversification. Ant Colony Optimization(ACO) is a new meta heuristic algorithm to solve hard combinatorial optimization problem. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as Breedy search It was first Proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem(TSP). In this paper, we deal with the performance improvement techniques through balance the Intensification and Diversification in Ant Colony System(ACS). First State Transition considering the number of times that agents visit about each edge makes agents search more variously and widen search area. After setting up criteria which divide elite tour that receive Positive Intensification about each tour, we propose a method to do addition Intensification by the criteria. Implemetation of the algorithm to solve TSP and the performance results under various conditions are conducted, and the comparision between the original An and the proposed method is shown. It turns out that our proposed method can compete with the original ACS in terms of solution quality and computation speed to these problem.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.249-257
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2015
This paper introduces a heuristic algorithm to NP-hard travelling salesman problem. The proposed algorithm, in its bid to determine initial path, applies SW-DNN, DW-DNN, and DC-DNN, which are modified forms of the prevalent Double-sided Nearest Neighbor Search and searches the minimum value. As a part of its optimization process on the initial solution, it employs 2, 2.5, 3-opt of a local search k-opt on candidate delete edges and 4-opt on undeleted ones among them. When tested on TSP-1 of 26 European cities and TSP-2 of 49 U.S. cities, the proposed algorithm has successfully obtained optimal results in both, disproving the prevalent disbelief in the attainability of the optimal solution and making itself available as a general algorithm for the travelling salesman problem.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.7
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pp.1287-1293
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2009
This paper presents an application of Harmony Search (HM) meta-heuristic optimization algorithm for optimal operation of microgrid system. The microgrid system considered in this paper consists of a wind turbine, a diesel generator, and a fuel cell. An one day load profile which divided 20 minute data and wind resource for wind turbine generator were used for the study. In optimization, the HS algorithm is used for solving the problem of microgrid system operation which a various generation resources are available to meet the customer load demand with minimum operating cost. The application of HS algorithm to optimal operation of microgrid proves its effectiveness to determine optimally the generating resources without any differences of load mismatch and having its nature of fast convergency time as compared to other optimization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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