This study is focussed on an optimal vehicle routing model for multi-supply centers in two-echelon logistic system. The aim of this study is to deliver goods for demand sites with optimal decision. This study investigated an integrated model using step-by-step approach based on relationship that exists between the inventory allocation and vehicle routing with restricted amount of inventory and transportations such as the capability of supply centers, vehicle capacity and transportation parameters. Three sub-models are developed: 1) sector-clustering model, 2) a vehicle-routing model based on clustering and a heuristic algorithm, and 3) a vehicle route scheduling model using TSP-solver based on genetic and branch-and-bound algorithm. Also, we have developed computer programs for each sub-models and user interface with visualization for major inputs and outputs. The application and superior performance of the proposed model are demonstrated by several sample runs for the inventory-allocation and vehicle routing problems.
In a project schedule, it is possible to reduce the time required to complete a project by allocating extra resources for critical activities. However, accelerating a project causes additional expense. This issue is addressed by finding optimal set of time-cost alternatives and is known as the time-cost trade-off problem in the literature. The aim of this study is to identify the optimal set of time-cost alternatives using a multiobjective teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm integrated with the non-dominated sorting concept and is applied to successfully optimize the projects ranging from a small to medium large projects. Numerical simulations indicate that the utilized model searches and identifies optimal / near optimal trade-offs between project time and cost in construction engineering and management. Therefore, it is concluded that the developed TLBO-based multiobjective approach offers satisfactorily solutions for time-cost trade-off optimization problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제18권8호
/
pp.2157-2177
/
2024
Demand response (DR) refers to the customers' active reaction with respect to the changes of market pricing or incentive policies. DR plays an important role in improving network reliability, minimizing operational cost and increasing end users' benefits. Hence, the integration of DR in the microgrid (MG) management is gaining increasing popularity nowadays. This paper proposes a day-ahead MG scheduling framework in conjunction with DR and investigates the impact of DR in optimizing load profile and reducing overall power generation costs. A linear responsive model considering time of use (TOU) price and incentive is developed to model the active reaction of customers' consumption behaviors. Thereafter, a novel multi-swarm sine cosine algorithm (MSCA) is proposed to optimize the total power generation costs in the framework. In the proposed MSCA, several sub-swarms search for better solutions simultaneously which is beneficial for improving the population diversity. A cooperative learning scheme is developed to realize knowledge dissemination in the population and a competitive substitution strategy is proposed to prevent local optima stagnation. The simulation results obtained by the proposed MSCA are compared with other meta-heuristic algorithms to show its effectiveness in reducing overall generation costs. The outcomes with and without DR suggest that the DR program can effectively reduce the total generation costs and improve the stability of the MG network.
The vehicle routing problem is one of the vibrant research problems for half a century. Many studies have extensively studied the vehicle routing problem in order to deal with practical decision-making issues in logistics. However, developments of new logistics strategies have inevitably required investigations on solution methods for solving the problem because of computational complexity and inherent constraints in the problem. For this reason, this paper suggests a simulated annealing (SA) algorithm for a variant of vehicle routing problem introduced by a previous study. The vehicle routing problem is a multi-depot and multi-trip vehicle routing problem with multiple heterogeneous vehicles restricted by the maximum permitted weight and the number of compartments. The SA algorithm generates an initial solution through a greedy-type algorithm and improves it using an enhanced SA procedure with three local search methods. A series of computational experiments are performed to evaluate the performance of the heuristic and several managerial findings are further discussed through scenario analyses. Experiment results show that the proposed SA algorithm can obtain good solutions within a reasonable computation time and scenario analyses show that a transportation system visiting non-dedicated factories shows better performance in truck management in terms of the numbers of vehicles used and trips for serving customer orders than another system visiting only dedicated factories.
저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.
Jin-Yang Li;Jun-Liang Du;Long Gu;You-Peng Zhang;Cong Lin;Yong-Quan Wang;Xing-Chen Zhou;Huan Lin
Nuclear Engineering and Technology
/
제55권2호
/
pp.452-459
/
2023
The core power control is an important issue for the study of dynamic characteristics in China initiative accelerator driven subcritical system (CiADS), which has direct impact on the control strategy and safety analysis process. The CiADS is an experimental facility that is only controlled by the proton beam intensity without considering the control rods in the current engineering design stage. In order to get the optimized operation scheme with the stable and reliable features, the variation of beam intensity using the continuous and periodic control approaches has been adopted, and the change of collimator and the adjusting of duty ratio have been proposed in the power control process. Considering the neutronics and the thermal-hydraulics characteristics in CiADS, the physical model for the core power control has been established by means of the point reactor kinetics method and the lumped parameter method. Moreover, the multi-inputs single-output (MISO) logical structure for the power control process has been constructed using proportional integral derivative (PID) controller, and the meta-heuristic algorithm has been employed to obtain the global optimized parameters for the stable running mode without producing large perturbations. Finally, the verification and validation of the control method have been tested based on the reference scenarios in considering the disturbances of spallation neutron source and inlet temperature respectively, where all the numerical results reveal that the optimization method has satisfactory performance in the CiADS core power control scenarios.
본 논문은 복합상품 운송 문제의 최적해를 구하는 단순한 발견적 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 첫 번째로, 복합상품 중개운송 문제인 경우 일반적인 운송 문제로 변환시킨다. 이 과정에서 중개지를 공급지로, 중개지의 수용량 제약조건을 공급량으로 치환한다. 다음으로 단일 상품으로 분해한다. 두 번째로, 복합상품 운송문제인 경우 상품별로, 복합상품 중개운송 문제인 경우는 직접 열 (수요지) 기준으로 최소 비용을 선택한다. 행 (공급지) 기준으로 선택된 비용 오름차순으로 공급량, 수용량과 요구량 제약조건을 만족하도록 수송량을 배정한다. 주어진 요구량을 모두 만족할 때까지 이 과정을 반복한다. 이렇게 얻은 초기해에 대해 세 번째로, 수송비용을 감소시킬 수 있는 조건을 만족하면 배정량을 조정한다. 이와 같이 단순한 알고리즘을 2개의 복합상품 운송 문제와 3개의 복합상품 중개운송 문제에 적용한 결과, 선형계획법으로 최적해를 제시한 3개 문제 중 2개 문제에서 최적해를 개선하는 효과를 얻었다. 결국, 제안된 알고리즘은 선형계획법을 적용하는 방법보다 좋은 알고리즘으로 판명되었다.
We propose the genetic algorithm to apply three kinds of FFT data flows to be considered the overhead for the data exchange between processors that have the multi-scheduling problem on parallel computer In the design of genetic algorithm, we propose the chromosome representation which can simply encode and decode a solution without any heuristic information, the evaluation function to be considered an efficiency of processor, and the genetic operator to inherit a superior gene from their parents. And we saw that the simulation result can verify better performance than the existing algorithm(BEA : binary exchange algorithm)in the face of execution time.
This research deals with a vehicle scheduling problem for the sludge collection strategies which might be solved via quantitative analysis and cost evaluations schemes. This problem can be modeled as a kind of capacitated vehicle routing pick-up problems. With the aim of establishing operation schedule of vehicles and analyzing the total cost under considering various assumptions and realistic restrictions of the sludge collection problem, we propose a heuristic method based on the genetic algorithm in conjunction with the sweep algorithm and the 4-opt algorithm. Finally, we present the cost effective operation schedule that can be used as the managing tool for the sludge treatment plant of the multi-purpose dam.
This paper presents and efficient algorithm for the loss minimization by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems. Ant colony algorithm is multi-agent system in which the behaviour of each single agent, called artificial ant, is inspired by the behaviour of real ants. Ant colony algorithm is suitable for combinatiorial optimization problem as network reconfiguration because it use the long term memory, called pheromone, and heuristic information with the property of the problem. The proposed methodology with some adoptions have been applied to improve the computation time and convergence property. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using a KEPCO's distribution system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.