An effective management for reverse flows of products such as reuse, repair and disposal, has become an important issue for every aspect of business. In this paper, we study the Location-Routing Problem (LRP) in the multi-stage closed-loop supply chain network. The closed-loop supply chain in this study integrated both forward and reverse flows. In forward flow, a factory, Distribution Center (DC) and retailer are considered as usual. Additionally in reverse flow, we consider the Central Returns collection Center (CRC) and disposal facility. We propose a mixed integer programming model for the design of closed-loop supply chain integrating both forward and reverse flows. Since the LRP belongs to an NP-hard problem, we suggest a heuristic algorithm based on genetic algorithm. For some test problems, we found the optimal locations and routes by changing the numbers of retailers and facility candidates. Furthermore, we compare the efficiencies between open-loop and closed-loop supply chain networks. The results show that the closed-loop design is better than the open one in respect to the total routing distance and cost. This phenomenon enlarges the cut down effect on cost as an experimental space become larger.
A feature-based inspection planning system is proposed in this research to develop more efficient measuring methodology for the OMM(On-Machine Measurement) or CMM(coordinate Measuring Machine) for complicated workpiece having many primitive form features. This paper is proposed solution that optimum inspection sequence of the objective features. The sequences are determined by analyzing the feature information such as the nearest relationship and the possible probe-approach direction(PAD) of the features, and forming feature groups. A series of heuristic rules are developed to accomplish it. Also, each feature is decomposed into its constituent geometric elements for inspection process, and then the number of sampling points, location of the measuring points, optimum probing path are determined.
최근, 모바일 기술 및 GPS 기술의 발전으로 인하여 다양한 위치 기반 서비스가 크게 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 기기를 사용하여 목적지에 도착할 수 있는 다양한 버스 노선 정보를 손쉽게 제공할 수 있는 모바일 대중교통 정보 시스템 ACE-BIS(A Cost-Effective Bus Information System)를 제안한다. 높은 통신비용과 서버의 과부하를 초래하는 기존의 교통 정보 시스템과는 달리, ACE-BIS는 모바일 기기 내에 저장된 버스 정류장 및 노선 데이타를 이용해 휴리스틱 알고리즘을 수행함으로써 목적지까지의 노선 정보 및 예상 소요 시간을 사용자에게 제공한다. 또한 별도의 통신비용을 부담하려는 사용자에게는 서버와의 통신을 통해 버스의 현재 위치 및 도로 체증 상황 등의 실시간 교통 정보를 반영한 좀 더 정확한 경로 정보를 제공한다. 아울러, 서버 내에서 관리되는 실시간 교통 정보를 이용하여 미래 시점의 경로 정보에 대한 서비스도 제공한다. 현실 세계의 특성을 반영한 가상 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행함으로써 제안된 시스템의 정확성과 효율성을 검증한다.
모바일 환경에서 벡터 지도 서비스를 위해서는 지도 일반화(map generalization) 과정을 통한 지도 간소화 작업이 지도 인지도를 높이는데 큰 도움이 된다. 일반화 연산은 selection, aggregation, simplification, displacement 등 다양하지만 아직 정형화된 연산 알고리즘이 확립되지 못하고 있다. 그 이유는 지도 일반화 알고리즘을 위해서는 자동화되기 어려운 상당한 전문적 지식과 판단이 필요하기 때문이다. 본 논문은 기존의 시도된 일반화 연산 알고리즘들에 기초하여 모바일 환경에 적합한 알고리즘을 고찰하고 제시한다. 복잡한 공간 객체를 제한된 자원의 모바일 기기에 효율적으로 출력하기 위한 다양한 접근 방법을 모바일 환경에 적용하는 과정을 보인다.
이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
This paper proposes a new fault isolation methodology for a smart protective device which plays an agent role on the smart grid distribution system with the distributed generation. It, by itself, determines accurately whether its protection zone is fault or not, identifies the fault zone and separates the fault zone through the exchange of fault information such as the current information and the voltage information with other protective devices using bi-directional communication capabilities on the smart grid distribution system. The heuristic rules are obtained from the structure and electrical characteristics determined according to the location of the fault and DG (Distributed Generation) when faults such as single-phase ground fault, phase-to-phase short fault and three-phase short fault occur on the smart grid distribution system with DG.
This study investigates some of swarm intelligence algorithms to tackle a traditional damage detection problem having stiffness degradation or damage in mechanical structures. Particle swarm(PSO) and ant colony optimization(ACO) methods have been exploited for localizing and estimating the location and extent damages in a structure. Both PSO and ACO are population-based, stochastic algorithms that have been developed from the underlying concept of swarm intelligence and search heuristic. A finite element (FE) model updating is implemented to minimize the difference in a set of natural frequencies between measured and baseline vibration data. Stiffness loss of certain elements is considered to simulate structural damages in the FE model. It is numerically shown that PSO and ACO algorithms successfully completed the optimization process of model updating in locating unknown damages in a truss structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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