This paper deals with cross impact analysis for technology assessment. The focus of the paper is to develop new technique of cross impact matrix using goal programming method. In this study, the idea of cross impact analysis based on scenario generation method especially SMIC-74 (2) is expanded. Critical literature review on SMIC-74 is presented to discuss the mathematical rationale of consistent probability in cross impact analysis. A new model of cross impact analysis using goal programming to overcome the shortcomings of the scenario generation technique especially SMIC-74 is developed. This new technique is also applied to the assessment of the air pollution problems in Seoul Metropolitan area in Korea. The results of analysis give us following findings 1) Cross impact analysis using goal programming produce more meaningful solutions comparing to those of SMIC-74 2) Theoretical rationale of the objective function in the newly developed technique is more appropriate than that of SMIC-74.
This paper presents the application of integrated mathematical programming approach for the design of cellular manufacturing. The proposed approach is carried out in two phases The first phase concerning exceptional elements(EEs) in cell formation and the second phase facilities layout design. This paper considers the total costs of three important costs for (1) intercellular transfer (2) machine duplication and (3) subcontracting. One of Important issue is the calculation of the number of machines considering the maximum utilization of machines and the available capacity of a machines that can be transferred between cells. Facilities layout design is considered to reflect the real field data taking in to account the operational sequence of the parts to be manufactured. The model is formulated as mixed integer programming that is employed to find the optimal solution.
In the fields of rail and road design, most vertical alignment design have been thus far heavily dependent upon trial-and-errors of experienced engineers. However, it has long been inefficient in productivity of designing process. In order to overcome this inefficiency, this paper presents the optimal vertical alignment design method using mathematical optimization techniques. For optimization, mathematical model to minimize the construction cost is formulated and the separable programming technique and the Zoutendijk method are introduced to solve it. As result, it is shown that this optimization technique can give efficient solutions to all vertical alignment design fields with properly-estimated cost function.
본 연구는 공간 트러스의 전체 좌굴을 고려한 최적 구조설계에 대해 연구를 하였으며, 구조물의 최소중량을 구하는 것이 목적이다. 응력제약에 의한 부재 최적화를 위해서 수리 계획법이 사용되었으며, 뜀-좌굴을 고려하기 위해 동적 계획법을 적용하였다. 트러스 부재의 최적설계를 위한 수리 모형은 전체중량 목적함수와 인장 또는 압축 허용응력 및 세장비 제약식으로 구성하였다. 평형경로상의 임계점 즉 좌굴하중을 구하기 위해서 접선 강성행렬의 행렬식 변화를 조사하였으며, 설계하중에 대한 좌굴하중 비율이 동적계획법의 반복계산과정에서 공간 트러스의 강성을 조절하기위해 반영되었다. 제안된 최적설계 프로세서의 검증을 위해서 스타 돔 구조물 예제를 통해 조사하였으며, 수치 결과는 잘 수렴하고 모든 제약을 만족하였다. 제시된 최적설계 프로세스는 전체좌굴을 고려한 최적설계를 수행하기 위한 비교적 간단 방법이고, 실무 구조설계를 반영하는데 가능하다.
This paper is designed to help train dispatcher resolve railway conflicts in rent-time. We developed a mixed integer programming model to optimize the train schedule that determines the best overtaking or crossing positions, The objective of the model is to minimize the maximum lateness of the trains and reduce the total sum of the lateness, while satisfying the field constraints associated with the difference between passenger trains and freight trains, and the limited number of sidings. We applied the model on a portion of a single line track, Joong-Ang Line to ascertain the efficiency of the model, and showed how the model can be used to resolve the railway conflicts. The results indicates that our model can provide useful results in terms of optimal schedule for the test problem. This type of modeling approach would be useful for a train dispatcher to make a real-time railway conflict resolution.
This paper reports the development of a generalized inverse analysis formulation for the parameter estimation of four-parameter Burger model. The analysis is carried out by formulating the problem as a mathematical programming formulation in terms of identification of the design vector, the objective function and the design constraints. Thereafter, the formulated constrained nonlinear multivariable problem is solved with the aid of fmincon: an in-built constrained optimization solver module available in MatLab. In order to gain experience, a synthetic case-study is considered wherein key issues such as the determination and setting up of variable bounds, global optimality of the solution and minimum number of data-points required for prediction of parameters is addressed. The results reveal that the developed technique is quite efficient in predicting the model parameters. The best result is obtained when the design variables are subjected to a lower bound without any upper bound. Global optimality of the solution is achieved using the developed technique. A minimum of 4-5 randomly selected data-points are required to achieve the optimal solution. The above technique has also been adopted for real-time settlement of four oil refineries with encouraging results.
The purpose of this study is constructing a regional-level crop acreage choice model incorporating the impacts of producer risk aversion, and applying the constructed model to the Korean policy that promotes rice paddy conversion into non-rice crop fields. The study adopts the approach of Paris (2018) which estimates the absolute risk aversion coefficient inside of a positive mathematical programming model. A panel data set of 143 cities/counties is used for the empirical study where agricultural land in each region is allocated to 8 crops. Our estimated absolute risk aversion coefficients are smaller than those of Paris (2018), but are a little bit larger than those of the existing Korea studies based on survey or econometric methods. We found that there are close relationships among the estimated risk aversion, regional characteristics, and farming patterns. We also found that incorporating the estimated risk attitudes results in substantial differences in the impacts of the rice paddy conversion policy.
This study addresses the optimal design methodology for switching between active electronically scanned array (AESA) radar operating modes to easily select the necessary information to reduce pilots' cognitive load and physical workload in situations where diverse and complex information is continuously provided. This study presents a procedure for defining a hidden Markov chain model (HMM) for modeling operating mode changes based on time series data on the operating modes of the AESA radar used by pilots while performing mission scenarios with inherent uncertainty. Furthermore, based on a transition probability matrix (TPM) of the HMM, this study presents a mathematical programming model for proposing the optimal structural design of AESA radar operating modes considering the manipulation method of a hands on throttle-and-stick (HOTAS). Fighter pilots select and activate the menu key for an AESA radar operation mode by manipulating the HOTAS's rotary and toggle controllers. Therefore, this study presents an optimization problem to propose the optimal structural design of the menu keys so that the pilot can easily change the menu keys to suit the operational environment.
In this paper we study a mathematical programming model for the single-card KANBAN system in a multi-stage capacitated general-type-structure production. Until now this production type setting has not been studied. The modeling of this problem results in a complex integer programming which can be modified to the more simple integer programming model. We present a heuristic method and some numerical examples. Though the presented method doesn't always find an optimal solution, this method guarantees to find a feasible solution. We expect this work to be practised in the real fields.
The purpose of this paper is to discuss the methodology of optimizing delivery route scheduling using a capacity integer linear programming problem model developed to a previous case study. The methodology suggests a two-stage decision: the first, automatic, where the manager will obtain guidance generated by the solution of the linear programming model, later they could use post-optimization techniques to fine tune to the best operational solution. This study has the goal to reduce the size of service companies' ground transportation fleets, aiming not only to reduce costs and increase competitive advantages but also to lower levels of air pollution and its consequences, traffic and, therefore, the levels of carbon dioxide, allowing for a reduction in envir onmental disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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