International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.62-70
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2000
The design of gear train is a kind of mixed problems which have to determine various types of design variables; i,e., continuous, discrete, and integer variables. Therefore, the most common practice of optimum design using the derivative of objective function has difficulty in solving those kinds of problems and the optimum solution also depends on initial guess because there are many sophisticated constrains. In this study, the Genetic Algorithm is introduced for the optimum design of gear trains to solve such problems and we propose a genetic algorithm based gear design system. This system is applied for the geometrical volume(size) minimization problem of the two-stage gear train and the simple planetary gear train to show that genetic algorithm is better than the conventional algorithm solving the problems that have continuous, discrete, and integer variables. In this system, each design factor such as strength, durability, interference, contact ratio, etc. is considered on the basis of AGMA standards to satisfy the required design specification and the performance with minimizing the geometrical volume(size) of gear trains
이 논문은 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing, WDM) 기술의 링-그물 구조를 가진 망을 설계하는 알고리즘을 제시한다. 링-그물 망을 설계하는 문제는 OADM과 OXC 비용을 최소로 하면서 트래픽을 만족시키는 그물 라우팅과 링 토폴로지를 설계한다. 링 토폴로지는 OADM으로 구성되어 링 내의 노드간 트래픽을 처리하고, 그물 라우팅은 서로 다른 링에 있는 노드간에 발생하는 트래픽을 OXC를 이용해서 처리한다. 링 토풀로지와 그물 라우팅 문제를 동시에 해결하기 위해서 정수 계획법 (Integer Programming) 모델을 개발한다. 링-그물 문제는 NP-Hard이므로 실제 크기의 망 문제에서 주어진 시간내 좋은해를 생성하는 효과적인 타부 서치 휴리스틱을 제안한다. 타부 서치 휴리스틱 성능을 상업용 소프트웨어인 CPLEX 7.0 으로 구한 해와 비교한 결과 5초 내에 총비용의 오차 범위가 3% 이내인 우수해를 구한다.
This paper deals with a scheduling problem for two-machine flow shop, in which the preceding machine is a batch processing machine that can process a number of jobs simultaneously. To minimize makespan of the system, we present a mixed integer linear programming formulation for the problem, and using this formulation, it is shown that an optimal solution for small problem can be obtained by a commercial optimization software. However, since the problem is NP-hard and the size of a real problem is very large, we propose a number of heuristic algorithms including genetic algorithm to solve practical big-sized problems in a reasonable computational time. To verify performances of the algorithms, we compare them with lower bound for the problem. From the results of these computational experiments, some of the heuristic algorithms show very good performances for the problem.
Chen, Hsin Min;Hsieh, Chih Kuang;Wu, Ming Cheng;Luo, Shin Wei
Industrial Engineering and Management Systems
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제8권3호
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pp.194-200
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2009
This study provides a heuristic algorithm to solve the locating problem of repair service centers (RSCs). To enhance the customer service level with more satisfaction and quicker responsiveness, the locating problem of RSCs has become one of the important issues in reverse supply chain management. This problem is formulated as a zero-one mixed integer programming in which an exiting distributor will be considered to be an un-capacitated repair service center for the objective of cost-minimizing. Since logistical costs are highly interrelated with the multinational location of distributors and RSCs, the fixed cost for setting a repair service center, variable cost, transportation cost, and exchange rates are considered in this study. Recognizing the selection of un-capacitated RSCs' locations is a combinatorial optimization problem and is a zero-one mixed integer programming with NP-hard complexity, we provide a heuristic algorithm named as incremental cost matrix procedure (ICMP) to simplify the solving procedure. By using the concise and structural cost matrix, ICMP can efficiently screen the potential location with cost advantage and effectively decide which distributor should be a RSC. Results obtained from the numerical experiments conducted in small scale problem have shown the fact that ICMP is an effective and efficient heuristic algorithm for solving the RSCs locating problem. In the future, using the extended ICMP to solve problems with larger industrial scale or problems with congestion effects caused by the variation of customer demand and the restriction of the RSC capacity is worth a further investigation.
본 연구는 지역간 여객 철도의 노선계획을 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 노선계획 모형은 다양한 차종이 운용되는 철도노선에서 이용자비용(이용자의 총 통행시간)과 운영자비용(열차 운행비용, 유지 보수비용, 차량 구입비용)의 합을 최소화하고자 하는 혼합정수계획 수리모형으로 구축되었고, 모형의 해법으로 분기한정법이 사용되었다. 수요의 변화, 열차 속도의 변화, 정차스케줄 수의 변화 등에 대한 민감도 분석 결과도 제시하였고, 국내 경부선의 사례연구를 통하여 각 열차차종의 차종별 수요 분할 뿐만 아니라 최적 정차스케줄과 운행빈도를 동시에 산출할 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 모형과 결과는 열차 운영 전략을 수립하거나 새로운 철도 시스템의 효율성을 분석하거나 이용자 운영자의 사회적 비용을 산정하는 경우 등에 적용될 수 있다.
본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.
Fine chemical production must assure high-standard product quality as well as characterized as multi-product production in small volumes. Installing high-precision batch distillation is one of the common elements in the successful manufacturing of fine chemicals, and the importance of the process operation strategy with quality assurance cannot be overemphasized. In this study, we investigate the optimal operation strategy and production planning of a sequential multi-purpose plants consisting of batch processes and batch distillation with unlimited intermediate storage. We formulated this problem as an MILP model. A mixed-integer linear programming model is developed based on the time slot, which is used to determine the production sequence and the production path of each batch. Illustrative examples show the effectiveness of the approach.
The dynamic uncapacitated facility location model is formulated by a mixed integer programming. It has the objective of minimizing total discounted costs for meeting demands specified in different time periods at various demand centers. Costs include those for operation of facilities to demand centers and a fixed cost associated with the capital investment. The problem is decomposed into two simple Lagrangian relaxed subproblems which are coordinated by Lagrangian multipliers. We explored the effect of using the subgradient optimization procedure and a viable solution approach is proposed. Computational results are presented and further research directions are discussed.
Recently, Korea government decided to introduce RPS (Renewable Portfolio Standard) mechanism which requires electricity providers to gradually increase the amount of renewable energy sources such as wind, solar, bioenergy, and geothermal. As a consequence, it is expected that the long-term fuel mix would be changed to result in more expensive production and the increased production costs would be distributed to the rate payers via electricity tariffs. This paper presents the change in long-term fuel mix in year 2020 with the four RPS scenarios of 3%, 5%, 10% and 20%, and the methodologies for collecting the increased production costs through new tariff schedule. The studies on long-term fuel mix have been carried out with the GATE-PRO (Generation And Transmission Expansion Program) optimization package, a mixed-integer program developed by the Korea Energy Economics Institute and Hongik university. Three methodologies for distributing the production costs to the rate payers have also been demonstrated.
본 논문에서는 무선인지통신망에서 스펙트럼 센싱을 위한 협업 센싱을 하는 경우에 센싱 시간 및 협업 센싱 단말 수의 최적값들을 결정하는 방식에 대해서 다룬다. 협업 스펙트럼 센싱에서는 전송 중인 CU (Cognitive User) 외에 휴지중인 다른 CU들이 활성화되어 센싱에 참여함으로써 센싱 시간을 줄일 수 있다. 이로 인한 전송 CU의 전송률 이득과 CU들의 센싱으로 인한 에너지 소모간의 관계를 모두 고려하는 혼합 정수 계획법 문제를 풀어서 최적값들을 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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