When we consider a life insurance company that sells a large number of continuous T-year term life insurance policies, it is important to find an optimal strategy which maximizes the surplus of the insurance company at time T. The purpose of this paper is to give an explicit expression for the optimal reinsurance and investment strategy which maximizes the expected exponential utility of the final value of the surplus at the end of T-th year. To do this we solve the corresponding Hamilton-Jacobi-Bellman equation.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.4
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pp.527-531
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1999
Instead of using the expected unfinished work, we use the expected number of customers in the system for finding the optimal D-policy for the M/G/1 queue in order to make it consistent with other control policies such as N-policy and T-policy.
Different from general operating policies applied for various waiting line situations, two complementary dyadic operating policies are applied alternatingly to a single server maintenance service center model. That is, either of the two dyadic Min (N, T) or Max (N, T) policy is applied to operate such center first and the other operating policy should be applied later, and then the same sequence of both operating policies is followed repeatedly. This operating policy is denoted by the Minimax (N, T) policy. Purpose: Because of the newly introduced operating policy, important system characteristics of the considered service center model such as the expected busy and idle periods, the expected number of customers in the service center and so on should be derived to provide necessary information for determination of the optimal operating policy. Methods: Based on concepts of the newly introduced Minimax (N, T) policy, all necessary system characteristics should be redefined and then derived by constructing appropriate relations between complementary two dyadic operating policies. Results: Desired system characteristics are obtained successfully using simple procedures developed by utilizing peculiar structure of the Minimax (N, T) policy. Conclusion: Applying Minimax (N, T) operating policy is equivalent to applying the simple N and T operating policies alternatingly.
We propose a heuristic on-line scheduling algorithm for the IRIS (Increasing Reward with Increasing Service) tasks, which has low computation complexity and produces total reward approximated to that of previous on-line optimal algorithms. The previous on-line optimal algorithms for IRIS tasks perform scheduling on all tasks in a system to maximize total reward. Therefore, the complexities of these algorithms are too high to apply them to practical systems handling many tasks. The proposed algorithm doesn´t perform scheduling on all tasks in a system, but on (constant) W´s tasks selected by a predefined task selection policy. The proposed algorithm is based on task selection policies that define how to select tasks to be scheduled. We suggest two simple and intuitive selection policies and a generalized selection policy that integrates previous two selection policies. By narrowing down scheduling scope to only W´s selected tasks, the computation complexity of proposed algorithm can be reduced to O(Wn). However, simulation results for various cases show that it is closed to O(W) on the average.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.4
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pp.328-336
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2001
In this paper, an approach is presented for determining the required storage capacity of a warehouse with leased public space. Storage assignment policies considered are randomized and class-based storage assignment policies. An analytic model for each of the storage policies is formulated with the objective of minimizing the cost of owned storage space and leased space while satisfying a desired service level of protection against space shortages. Cost functions used in the models are piecewise liear with fixed costs. For the models, algorithms are developed to generate optimal solutions. The approach is applied to the systems where the standard economic-order-quantity inventory model is used for all items being stored in the warehouse.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.587-596
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2008
This paper develops the optimal periodic preventive maintenance policies following the expiration of warranty: renewing warranty and non-renewing warranty. After the warranty period is expired, the system undergoes the PM periodically and is minimally repaired at each failure between two successive PMs. Firstly, we determine the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for the periodic PM model. Then the overall value function suggested by Jiang and Ji(2002) is applied to obtain the optimal PM period and the optimal PM number. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
In this paper a methodology is developed to prioritize replacement of water distribution pipes according to the economical efficiency of replacement and assess the long-term effects of water main replacement policies on water distribution systems. The methodology is implemented with MATLAB to develop a computer algorithm which is used to apply the methodology to a case study water distribution system. A pipe break prediction model is used to estimate future costs of pipe repair and replacement, and the economically optimal replacement time of a pipe is estimated by obtaining the time at which the present worth of the total costs of repair and replacement is minimum. The equation for estimating the present worth of the total cost is modified to reflect the fact that a pipe can be replaced in between of failure events. The results of the analyses show that about 9.5% of the pipes in the case study system is required to be replaced within the planning horizon. Analyses of the yearly pipe replacement requirements for the case study system are provided along with the compositions of the replacement. The effects of water main replacement policies, for which yearly replacement length scenario and yearly replacement budget scenario are used, during a planning horizon are simulated in terms of the predicted number of pipe failures and the saved repair costs.
This paper considers that a public department under specialized TQM manpower constraints have to implement multiple total quality management (TQM) policies to promote its service performance (fundamental goal) by adopting a centralized sequential advancement strategy (CSAS). Under CSAS, the decision-makers (DMs) start off by focusing specialized TQM manpower on a single policy, then transfer the specialized TQM manpower to the next policy when the first policy reaches the predetermined implementation time limit (in terms of education and training). Suppose that each TQM policy has a different desirous education and training goal. When the desirous goals for all TQM policies are achieved, we say that the fundamental goal will be satisfied. Within the limitation of total implementation period of time for all policies, assume the desirous goals for all TQM policies cannot be achieved completely. Under this premise, the optimal implementation sequence for all TQM policies must be calculated to maximize the weighted achievement of the desirous goal. We call this optimization problem a TQM case of "centralized sequential decision-making problem (CSDMP)". The achievement of the desirous goal for each TQM policy is usually affected by the experience in prior implemented policies, which makes solving CSDMP quite difficult. As a result, this paper introduces the concepts of sequential effectiveness and path effectiveness. The structural properties are then studied to propose theoretical methods for solving CSDMP. Finally, a numerical example is proposed to demonstrate CSDMP′s usability.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.15
no.1
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pp.51-63
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1989
This paper considers software release problems based on Goel-Okumoto and S-shaped reliability growth models. Test of the software system is terminated after a preassigned time T, and it is released to the operational phase. It is assumed that correction cost of an error is increasing with test or operation time. Optimum software release time is obtained using total expected cost on the software life time as a criterion for optimization. In addition, optimal software release policies under the constraint of a software reliability requirement are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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