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.
본 논문의 목적은 보다 빠르고 수월하게 현장의 상황을 반영하여 NP-hard 철도 궤도 유지보수 일정계획을 최적화할 수 있는 Binary Artificial Bee Colony Algorithm (BABC) 휴리스틱 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하여 빠른 시간 또는 사용자가 제시하는 시간 내에 최적해 또는 최선 해를 제시할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하여 30, 60, 100, 200개 작업의 궤도 유지보수 일정계획 문제의 실험 및 분석을 통하여 목적식 값을 최대화할 수 있었다.
G = (V, E) 를 단순 무방향성 그래프라 하자. Minimum Vertex Cover (MVC) 문제는 C 를 V 의 부분 집합이라 할 때 모든 간선들이 C 내의 최소 한 개 정점과 인접하게 되는 최소 집합 C 를 계산하는 것이다. 다른 많은 그래프 이론 문제와 마찬가지로 본 문제도 NP-hard 문제임이 증명되었다. 본 논문에서는 MVC 문제를 위한 LeafGA 라는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 제시된 알고리즘을 널리 알려 진 기준 그래프들에 적용함으로써 그 효용성을 보인다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권4호
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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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제22권4호
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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.
무선센서 네트워크에서 노드들의 데이터를 수집하고 기지국에 전달하는 중계노드의 위치(Relay Node Placement)를 구하는 문제는 전체 네트워크의 생존시간에 관련되어 있기 때문에 매우 중요하다. 중계노드 위치문제는 전체 네트워크의 센서노드에서 소비되는 에너지를 최소화시키는데 그 초점이 맞추어져 있다. 그러나 중계노드 위치와 센서노드와의 거리가 모두 다르므로 센서노드에서 소비되는 에너지의 불균형이 초래된다. 본 논문에서는 클러스터링 모델에서 에너지 균형비(Energy Balance Ratio)라는 개념을 제안하고 이 에너지 균형비를 최대화시키는 목적함수를 사용하여 중계노드의 위치를 구한다. 에너지 균형비를 최대화시키는 것은 클러스터에 할당된 센서노드들의 에너지 소비를 클러스터 간에 균형 잡히게 한다. 이것은 궁극적으로 대규모 센서 네트워크의 에너지 소비를 최소화시켜서 네트워크 생존기간을 최대화시키는 효과가 있다. 그러나 이 문제의 해를 구하는 것은 NP-hard 문제이므로 완전해(Exact Solution) 를 구하는 것은 현실적으로 힘들다. 따라서 제약프로그래밍 방법을 사용하여 에너지 균형비와 중계노드 위치를 함께 고려하는 EBR-RNP 문제로 모델링하여 근사해를 구한다.
본 논문에서 GOSST(Grade of Services Steiner Minimum Tree) 문제에 대한 개선된 휴리스틱을 제안한다. GOSST 문제는 스타이너 포인트 문제의 한 변형으로 G-Condition을 만족하는 최소비용의 네트워크 구성을 찾는 문제이며, NP-Hard 혹은 NP-Complete 문제로 알려져 있다. 이 문제에 대한 이전의 연구에서 우리는 거리 우선 최소 신장 트리 생성방법과 직접 스타이너 포인트 배치 방법을 결합한 휴리스틱을 제안했었다. 본 논문에서는 스타이너 포인트 배치 방법으로 지그재그 스타이너 포인트 배치방법을 새롭게 제안한다. 이 방법과 거리우선 최소 신장 트리 생성 방법을 결합한 거리 지그재그 GOSST 휴리스틱은 컨트롤인 G-MST에 비해 31.5%의 네트워크 구축 비용의 절감을 얻었고 이전의 가장 좋은 GOSST 휴리스틱인 거리 직접 GOSST 휴리스틱에 비해 2.2%의 비용 개선을 보였다.
최근에 사용자 스스로가 네트워크를 구축하여 자신이 소유한 AP의 일부 대역폭을 다른 사람과 공유하는 방법이 대두되었는데 이러한 네트워크를 공유 네트워크라 한다. 응용 애플리케이션으로 공유 네트워크에서 SVC 기술을 사용하는 비디오 스트리밍 전송 시스템을 구축하는 방안이 제안되었는데, 서버로부터 클라이언트에게 비디오 스트림을 보내기 위해서는 루트는 서버이고 내부노드는 공유 AP이며 리프는 클라이언트인 트리 구조를 만들게 된다. 기존의 연구들은 공유 AP의 공유대역폭의 합을 최소로 사용해서 모든 클라이언트를 서비스하는 최소 공유대역폭 트리를 구축하는데 주안점을 두고 있다. 본 논문에서는 공유 AP들의 집합이 주어졌을 때 클라이언트의 비디오 스트림 요구를 최대로 만족시키는 최대 요구대역폭 트리를 구축하는 문제가 NP-하드임을 증명하였다. 또 이 문제를 해결하기 위한 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 개발하고, 실험을 통해 성능을 평가하였다.
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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