To realize the mass customization entails the optimized supply chain design for efficiently producing and delivering the various products. In this study, we considered the problem obtaining the optimized production policy under the situation wherein the multiple products are apportioned into multiple parallel production facilities. More specifically, the production set-up costs incurs according to whether the production facilities are utilized or not. The facility-dependent set-up costs increase the problem complexity in solving the production apportioning problem for multiple products. This problem can be formulated as concave minimization problem, which is known as NP-hard problem. In this paper, a heuristic algorithm is proposed to solve two conjoint problems : one is to select the cost-effective facilities from alternative multiple production facilities and the other is to apportion the production lot to those selected facilities.
We consider an m-machine flow shop scheduling problem to minimize the latest completion time, where processing times are uncertain. Processing time uncertainty is described through a finite set of processing time vectors. The objective is to minimize maximum deviation from optimality for all scenarios. Since this problem is known to be NP-hard, we consider it with an ordered property. We discuss optimality properties and develop a pseudo-polynomial time approach for the problem with a fixed number of machines and scenarios. Furthermore, we find two special structures for processing time uncertainty that keep the problem NP-hard, even for two machines and two scenarios. Finally, we investigate a special structure for uncertain processing times that makes the problem polynomially solvable.
The objective of this paper is to propose a fast and easy Binary Artificial Bee Colony (BABC) heuristic algorithm to optimize NP-hard scheduling problem of railway track maintenance considering real conditions. The optimal or best solutions can be found using proposed BABC within very short or user specified computation time. We can greatly maximize the objective value using this proposed method in 30, 60, 100 and 200 work size railway track maintenance scheduling problems for experiment and analysis.
Let G = (V, E) be a simple undirected graph. The Minimum Vertex Cover (MVC) problem is to find a minimum subset C of V such that for every edge, at least one of its endpoints should be included in C. Like many other graph theoretic problems this problem is also known to be NP-hard. In this paper, we propose a genetic algorithm called LeafGA for MVC problem and show the performance of the proposed algorithm by applying it to several published benchmark graphs.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.11
no.4
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pp.1-8
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2007
In some wireless sensor networks, the sensor nodes are required to be located sparsely at designated positions over a wide area, introducing the problem of adding minimum number of relay nodes to interconnect the sensor nodes. The problem finds its a bstract form in literature: the Minimum number of Steiner Points. Since it is known to be NP-hard, this paper proposes an approximation scheme to estimate the minimum number of relay nodes through the properties of the abstract form. Note that by reducing the numb er of nodes in a sensor network, the amount of data exchange over the net will be far decreased.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.147-158
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2022
Cloud Computing offers flexible, on demand, ubiquitous resources for cloud users. Cloud users are provided computing resources in a virtualized environment. In order to meet the growing demands for computing resources, data centres contain a large number of physical machines accommodating multiple virtual machines. However, cloud data centres cannot utilize their computing resources to their total capacity. Several policies have been proposed for improving energy proficiency and computing resource utilization in cloud data centres. Virtual machine placement is an effective method involving efficient mapping of virtual machines to physical machines. However, the availability of many physical machines accommodating multiple virtual machines in a data centre has made the virtual machine placement problem a non deterministic polynomial time hard (NP hard) problem. Metaheuristic algorithms have been widely used to solve the NP hard problems of multiple and conflicting objectives, such as the virtual machine placement problem. In this context, we presented essential concepts regarding virtual machine placement and objective functions for optimizing different parameters. This paper provides a taxonomy of metaheuristic algorithms for the virtual machine placement method. It is followed by a review of prominent research of virtual machine placement methods using meta heuristic algorithms and comparing them. Finally, this paper provides a conclusion and future research directions in virtual machine placement of cloud computing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.7
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pp.1549-1555
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2009
The Relay node placement problem is one of the most important requirements for many wireless sensor networks because the lifetime of sensor networks is closely related with the placement of relay nodes which receive sensed data from sensor nodes and forward them to the base station. Relay node placement problem has focused at minimization of dissipated total energy of the sensor nodes in whole networks. However, minimum total energy causes the unbalance of consumed energy in sensor nodes due to different distances between relay nodes and sensor nodes. This paper proposes the concept of energy balance ratio and finds the locations of relay nodes using objective functions which maximize the energy balance ratio. Maximizing this ratio results in maximizing the network lifetime by minimizing the energy consumption of large-scale sensor networks. However, finding a solution to relay node placement problem is NP-hard and it is very difficult to get exact solutions. Therefore, we get approximate solutions to EBR-RNP problem which considers both energy balance ratio and relay node placement using constraint programming.
We propose more enhanced heuristic for the GOSST(Grade of Services Steiner Minimum Tree) problem in this paper. GOSST problem is a variation of Steiner Tree problem and to find a network topology satisfying the G-Condition with minimum network construction cost. GOSST problem is known as one of NP-Hard or NP-Complete problems. In previous our research, we proposed a heuristic employing Direct Steiner Point Locating strategy with Distance Preferring MST building strategy. In this paper, we propose new Steiner point locating strategy, Zigzag Steiner point Locating strategy. Through the results of out experiments, we can assert this strategy is better than our previous works. The Distance Zigzag GOSST method which hires the Distance Preferring MST building strategy and Zigzag Steiner point Locating strategy defrays the least network construction cost and brings 31.5% cost saving by comparison to G-MST, the experimental control and 2.2% enhancement by comparison to the Distance Direct GOSST method, the best GOSST method in our previous research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.87-93
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2015
Recently, an idea has been suggested in which members construct the network by sharing their surplus bandwidth of their own access point. This kind of network is called public-shared network. As an application, SVC video streaming delivery system on public-shared network has been proposed. To send video stream from the stream server to clients, a tree structure is constructed where the root is a stream server, internal nodes are sharable access points, and leafs are clients. The previous researches have focused on constructing the minimal sharable-bandwidth tree which can serve all video streaming requests using the minimal sharable bandwidth. In this paper, we have shown that the problem of constructing a tree structure with given sharable access points to serve maximal video streaming requests is NP-hard. We also have developed an efficient heuristic algorithm for this problem and evaluated experimentally our algorithm.
This paper considers a single machine scheduling problem to determine release and processing times where both the release times and processing times are linearly decreasing functions of resources. The objective is to minimize the sum of the associated resource consumption cost and scheduling cost including makespan, sum of completion times, maximum lateness, or sum of lateness. This paper proves that the scheduling problem is NP-hard in the strong sense even if the release times are constant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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