Computer aided process planning(CAPP) is a key for implementing CIM. It is bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. Generally, manufacturing is an area where intelligent systems will not be able to rely on methods requiring formalized knowledge. Manufacturing lacks a body of knowledge that is specific, formalized, and rigorous, and which can be coded as rules or procedures. Thus expertise in manufacturing is developed over a period of many years. Case-based reasoning(CBR) offers a new approach for developing intelligent system. In the case-based approach the problem solving experience of the experts is encoded in the form of cases. CBR's retrieval process can be divided to two step. The first step is matching step, and the second step is selection step. For selecting base case, new preference heuristics were introduced using similarity concept. Similarity concept has three has three dimensions, i.e. entity similarity, structural similarity, and goal similarity. In this paper, bolt's process planning was selected an application domain. Following the test result, the new preference heuristics were approved as a useful procedure in CAPP.
This study attempted to figure out new teaching method of mathematics teaching-learning by applying Polya's 4-level strategy to mild disability students at the H Special-education high school where the research works for. In particular, epilogue and suggestion, which Polya stressed were selected and reconstructed for mild disability students. Prior test and post test were carried by putting the Polya's problem solving strategy as independent variable, and problem solving ability as dependent variable. As a result, by continual use of Polya's program in mathematics teaching course, it suggested necessary strategies to solve mathematics problems for mild disability students and was proven that Polya's heuristic training was of help to improve problem solving in mathematics.
This study deals with the leaf tobacco assignment problem of a leaf tobacco warehouse with multiple input points and single output point. Also, the number of storage frequences is not necessary the same as that of retrieval for each leaf tobacco. A mathematical model is developed with the objective of minimizing the total travel distance associated with storage and retrieval operations. We also develop several heuristics based on the retrieval order frequency, retrieval/storage frequency ratio of leaf tobacco, and ABC curve. It is observed that the ABC curve based heuristic gives the best solution which is near optimal. Based on the test results from real world data, the ABC curve based heuristic is found to give a best performance. Comparing to current assignment method, the ABC curve based heuristic reduced total travel distance about 17.2%.
Weight of the factors to be considered in layout development with improvement-type heuristics is discussed in this paper. Determination of weight is especially important if it is designed to be used with an improvement-type heuristic. It is same as the value of variable coefficients in a multi-objective function as well as indices for departmental switching orders in the heuristic. Various weights are examined through computer simulation to verify whether the numerical values collected from machinery industries can be used as weights. And then a method to be used for searching an optimum or optimum-tending layout for machinery industries is presented using the weight.
This paper considers redundancy optimization problems of multi-level systems and reviews existing papers which proposed various optimization models and used different algorithms in this research area. Three different mathematical models are studied: Multi-level redundancy allocation (MRAP), multiple multi-level redundancy allocation, and availability-based MRAP models. Many meta-heuristics are applied to find optimal solutions in the several optimization problems. We summarized key idea of meta-heuristics applied to the existing MARP problems. Two extended models (MRAP with interval reliability of units and an integrated optimization problem of MRAP and preventive maintenance) are studied and further research ideas are discussed.
The performance of a distributed database system depends particularly on the site-allocation of the fragments. Queries access different fragments among the sites, and an originating site exists for each query. A data allocation algorithm should distribute the fragments to minimize the transfer and settlement costs of executing the query plans. The primary cost for a data allocation algorithm is the cost of the data transmission across the network. The data allocation problem in a distributed database is NP-complete, and scalable evolutionary algorithms were developed to minimize the execution costs of the query plans. In this paper, quadratic assignment problem heuristics were designed and implemented for the data allocation problem. The proposed algorithms find near-optimal solutions for the data allocation problem. In addition to the fast ant colony, robust tabu search, and genetic algorithm solutions to this problem, we propose a fast and scalable hybrid genetic multi-start tabu search algorithm that outperforms the other well-known heuristics in terms of execution time and solution quality.
Drone package delivery routing problem is realistic problem used to find efficient route of drone package delivery service. In this paper, we present an approach for solving drone routing problem for package delivery service using two different heuristics algorithms, genetic and nearest neighbor. We implement and analyze both heuristics algorithms for solving the problem efficiently with respect to cost and time. The respective experimental results show that for the range of customers 10 to 50 nearest neighbor and genetic algorithms can reduce the tour length on average by 34% and 40% respectively comparing to FIFO algorithm.
This paper proposes an expert system with improved heuristics in order to enhence convergence rate to the optimal solution when an emergence problem occurrs in the automated large scale distribution system. These heurictics, which a re obtained from the line loss and load balancing change after a line section transferred, are newly adopted for the emergence problem.
Conventional caption extraction methods use the difference between frames or color segmentation methods from the whole image. Because these methods depend heavily on heuristics, we should have a priori knowledge of the captions to be extracted. Also they are difficult to implement. In this paper, we propose a method that uses little heuristics and simplified algorithm. We use topographical features of characters to extract the character points and use KMST(Kruskal minimum spanning tree) to extract the candidate regions for captions. Character regions are determined by testing several conditions and verifying those candidate regions. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is 98.2%. And then we can see the results that caption area in complex images is well extracted.
This paper deals with the no-wait flow shop scheduling problem in order to minimize the total time to complete the schedule or makespan. It is introduced a constructive heuristic which builds the production schedule from job partial sequences by using an appropriate mechanism of insertion. An extensive computational experiment has been performed to evaluate the performance of proposed heuristic. Experimental results have clearly shown that the presented heuristic provides better solutions than those from the best heuristics existing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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