This paper proposes a bandwidth-aware localized-routing algorithm that is capable of sensing the available spectrum bands within a two-hop neighboring for choosing the highly opportunistic routes. A mixed-integer linear programming (MILP) is utilized to formulate the optimization problem. Then, the proposed algorithm is used to determine the maximum bandwidth possible of link pairs via a bandwidth approximation process of relaxed variables. Thereby, the proposed algorithm can allow selected routes corresponding to maximum bandwidth possible between cognitive radio (CR) users through link pairs in cognitive radio networks. By comparing the solution values to previous works, simulation results demonstrate that the proposed algorithm can offer a closed-optimal solution for routing performance in cognitive radio networks. The contribution of this paper is achieved through approximately 50% throughput utilized in the network.
We consider a multiperiod capacity planning problem for determining a mix of flexible and dedicated capacities under budget restriction. These capacities are controlled by purchasing flexible machines and/or new dedicated machines and disposing old dedicated machines. Acquisition and replacement schedules are determined and operations are assigned to the flexible or dedicated machines for the objective of minimizing the sum of discounted costs of acquisition and operation of flexible machines, new dedicated machines, and old dedicated machines. In this research, the Problem is formulated as a mixed integer linear Program and solved by a Lagrangian relaxation approach. A subgradient optimization method is employed to obtain lower bounds and a multiplier adjustment method is devised to improve the bounds. We develop a linear programming based Lagrangian heuristic algorithm to find a good feasible solution of the original problem. Results of tests on randomly generated test problems show that the algorithm gives relatively good solutions in a reasonable amount of computation time.
Navy surface vessels require pier services such as emergency repair, oil supply, fm loading/unloading, crane, standby readiness, normal repair, gun arrangement, ammunition loading, and food loading during the period in port. The purpose of this study is to establish efficient berth allocation plan for navy surface vessels in home port under the limited resources of piers and equipments. The study suggests Mixed Integer Programing (MIP) model for bath allocation problem, considering precedence relationships among services. For a effective analysis, the model is implemented by ILOG OPL(Optimization Programming Language) Studio 3.1 and ILOG Cplex 7.0. The results of the model show reduction of berth shifts and increasement of service benefits. And thus, it would be a possibility of contribution in the improvement of fleet readiness.
In this paper, we deal with an access network design problem of fiber-to-the-home passive optical network (FTTH-PON). The FTTH-PON network design problem seeks to minimize the total cost of optical splitters and cables that provide optical connectivity between central office and subscribers. We develop a flow-based mixed integer programming (MIP) model with nonlinear link cost. By developing valid inequalities and preprocessing rules, we enhance the strength of the proposed MIP model in generating tight lower bounds for the problem. We develop an effective Tabu Search (TS) heuristic algorithm that provides good quality feasible solutions to the problem. Computational results demonstrate that the valid inequalities and preprocessing rules are effective for improving the LP-relaxation lower bound and TS algorithm finds good quality solutions within reasonable time bounds.
SThis paper proposes a new dispatch scheduling algorithm in interconnected regional system operations. The dispatch scheduling formulated as mixed integer non-linear programming (MINLP) problem can efficiently be computed by generalized Benders decomposition (GBD) algorithm. GBD guarantees adequate computation speed and solution convergency since it decomposes a primal problem into a master problem and subproblems for simplicity. In addition, the inter-temporal optimal power flow (OPF) subproblem of the dispatch scheduling problem is comprised of various variables and constraints considering time-continuity and it makes the inter-temporal OPF complex due to increased dimensions of the optimization problem. In this paper, regional decomposition technique based on auxiliary problem principle (APP) algorithm is introduced to obtain efficient inter-temporal OPF solution through the parallel implementation. In addition, it can find the most economic dispatch schedule incorporating power transaction without private information open. Therefore, it can be expanded as an efficient dispatch scheduling model for interconnected system operation.
본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
In an environment of global competition, the success of a manufacturing corporation is directly related to how it plans and executes production in particular as well as to the optimization level of its process in general. This paper proposes a production planning algorithm for the Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem (MLCLSP) in supply chain network considering back-order. MLCLSP corresponds to a mixed integer programming (MIP) problem and is NP-hard. Therefore, this paper proposes an effective algorithm, GRHS (GRASP-based Rolling Horizon Search) that solves this problem within reasonable computational time and evaluates its performance under a variety of problem scenarios.
This paper compares particle swarm optimization techniques for PV allocation planning problem in power systems. PV allocation planning problem is formulated as a mixed-integer nonlinear problem. Five variants of PSO techniques are investigated for the applicability on the PV allocation problem. Namely, PSO with constant inertia weight approach (PSO-CIW), PSO with time varying inertia weight (PSO-TVIW), PSO with random inertia weight (PSO-RIW), PSO with constriction factor (PSO-CF) and PSO with time varying acceleration coefficients (PSO-TVAC).
We study the Multiple Product Single Facility Stockout Avoidance Problem (SAP). That is the problem of determining, given initial inventories, whether there is a multiple product single facility production schedule that avoids stockouts over a given time horizon. The optimization version of the SAP where stockouts are pnelized linearly is also studied. We call this problem the Weighted Stockout Problem (WSP). Both problems are NP-hard in the strong sense. We develop Mixed Integer Linear Programming (MIP) formulations for both the SAP and the WSP. In addition, several heuristic algorithms are presented and performances are tested using computational experiments. We show that there exist polynomial algorithms for some special cases of the SAP and the WSP. We also present a method to phase into a target cyclic schedule for infinite horizon problems. These can be used as a practical scheduling tool for temporarily overloaded facilities or to reschedule production after a disruption.
Capacitated facility location problems have received a great deal of attention in the past decade, resulting in a proliferation of algorithms for solving them. As is the case with mixed 1-1 integer programming problems, the computational success of such algorithms depends greatly on how to obtain lower bounds in good quality within a resonable time. The objective of this paper is to provide a comparative analysis of those algorithms in terms of lower bounds they produce. Analyses of the strategies for generating lower bounds as well as the quality of generated lower bounds are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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