The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
This paper describes the optimal operation scheduling technique using genetic algorithms on cogeneration systems with variable efficiency in case of bottoming cycle. Variable efficiency included nonlinear behavior is obtained by least square method based on the real data of industrial cogeneration systems. Genetic algorithms is coded as a vector of floating point numbers. The results of simulation are evaluated that the genetic algorithms can be applied to perform the operation scheduling.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.12
no.1
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pp.19-25
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2009
We suggest and evaluate a dynamic scheduling rule of machines and material handling systems for on-line operation in job shop type Flexible Manufacturing System. Alternating status should be able to take operation scheduling procedures and without delay in dynamic industrial environments effectively. The interaction(SPT-NS, SPT-QSNS, SPT-NUJ, EDD-NS, EDD-QSNS, EDD-NUJ, CR-NS, CR-QSNS, CR-NUJ) between machine operation scheduling and AGV dispatching rule were also studied in this research. The performance evaluation which was obtained from DSS compares the performance of Flow time, and Empty to loaded travel ratio. It is Compared with the best rules & two system.
This paper presents the optimal short-term operation scheduling by using on cogeneration systems connected with auxiliary equipments. Simulation is performed in case of the bottomming cycle which generates the demand heat preferentially. Heat storage tank, electricity charger, auxiliary boiler and independent generator are considered as auxiliary equipments connected to cogeneration systems. The results of simulation show the auxiliary equipments can be effeciently operated in case of the bottomming cycle by modeling proposed in this paper. The effectiveness of operation scheduling gained by application of fuzzy theory is evaluated by detailed comparison and investigation of the simulation results.
This paper presents a scheduling approach for synthesizing pipelined datapaths under resource constraints. Our approach builds up a schedule based on gradual mobility reduction in contrast to other algorithms of previous researches, where an operation being scheduled is selected by using a priority function. The proposed method consists of a scheduling algorithm and a decision algorithm for detecting any violation against resource constraints. Our approach evaluates whether or not a scheduling solution can exist in case an operation temporarily is assigned to the earliest or latest control step among the assignable steps for the operation. If a solution cannot be found, it is impossible to assign the operation to that step due to a violation against resource constraints, and so we can eliminate that control step. This process is iterated until a reduction of mobility for all operations can not be obtained. Experiments on benchmarks show that this approach gains a considerable improvement over those by previous approaches.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.3
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pp.254-262
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2014
Radar task scheduling deals with the assignment of task to efficiently enhance the radar performance on the limited resource environment. In this paper, total weighted tardiness is adopted as the objective function of task scheduling in operation of multiple multi-function radars. To take into account real-time implementability, heuristic index-based methods are presented and investigated. Numerical simulations for generic search and track scenarios are performed to evaluate the proposed methods, in particular investigating the effectiveness of multi-radar operation concepts.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.429-434
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2002
For companies assembling end products from sub assemblies or components, MRP (Material Requirement Planning) logic is frequently used to synchronize and pace the production activities for the required parts. However, in MRP, the planning of operational-level activities is left to short term scheduling. So, we need a good scheduling algorithm to generate feasible schedules taking into account shop floor characteristics and multi-level job structures used in MRP. In this paper, we present a GA (Genetic Algorithm) solution for this complex scheduling problem based on a new gene to reflect the machine assignment, operation sequences and the levels of the operations relative to final operation. The relative operation level is the control parameter that paces the completion timing of the components belonging to the same branch in the multi-level job hierarchy. In order to revise the fixed relative level which solutions are confined to, we apply large step transition in the first step and GA in the second step. We compare the genetic algorithm and 2-phase optimization with several dispatching rules in terms of tardiness for about forty modified standard job-shop problem instances.
This paper considers a scheduling problem in a flexible job shop with a reconfigurable manufacturing cell. The flexible job shop has both operation and routing flexibilities, which can be represented in the form of a multiple process plan, i.e. each part can be processed through alternative operations, each of which can be processed on alternative machines. The scheduling problem has three decision variables: (a) selecting operation/machine pairs for each part; (b) sequencing of parts to be fed into the reconfigurable manufacturing cell; and (c) sequencing of the parts assigned to each machine. Due to the reconfigurable manufacturing cell's ability of adjusting the capacity, functionality and flexibility to the desired levels, the priority scheduling approach is proposed in which the three decisions are made at the same time by combining operation/machine selection rules, input sequencing rules and part sequencing rules. To show the performances of various rule combinations, simulation experiments were done on various instances generated randomly using the experiences of the manufacturing experts, and the results are reported for the objectives of minimizing makespan, mean flow time and mean tardiness, respectively.
This paper presents a scheduling approach for synthesizing pipelined datapaths under resource constraints. The proposed approach evaluates whether or not a scheduling solution can exist in case an operation temporarily is assigned to the earliest or latest control step among the assignable steps for the operation. If a solution cannot be found, it is impossible to assign the operation to that control step due to a violation against resource constraints, and so we can eliminate that control step among candidate assignable control steps. The proposed algorithm builds up a schedule based on gradual mobility reduction and finds a solution that yields high performance by evaluating on the impact on register assignment. Experiments on benchmarks show that this approach gains a considerable improvement over previous approaches.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.197-205
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1997
Manufacturers can meet the due dates of orders by using overtime, in which case, additional cost incurs for the amount of overtime. Although many studies have been reported on scheduling, only a few papers are founds on production scheduling using overtime. We consider the problem of production scheduling using overtime on a single machine, in which each job has a given due-date, a constant processing time. We assume that the daily overtime does not exceed the daily regular operation time. The objectives is to minimize the total overtimes, while meeting all due dates. We first present a mathematical model, and then suggest a heuristic algorithm for the problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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