A joint problem of order delivery, setup reduction, and cost-sharing in a two-echelon inventory system in which a vendor supplies multiple products to a group of buyers is studied here. The basic premise is that buyers have independently implemented setup reduction programs to acquire benefits from small order sizes. Doing so, however, causes the buyers' individually optimal order cycles to be differ from that of the vendor. In conjunction with this, two models are considered. In the first model, a multi-buyers single product situation is considered in which the vendor implements a joint supply cycle policy. However, buyers, as the dominant party, insist after implementing the individually optimal setup reduction that the vendor accept their individually optimal order schedules. In the second model. a multi-products, single buyer situation is considered in which the buyer implements a joint order policy. Here, the vendor, as the dominant party, refuses to cooperate fully with the buyer's individually reduced joint order schedule, and designs his own individually optimal setup reduction mix for each product under a given budget constraint. This led to a study of an integrated Setup Reduction/Break-even Pricing Policy for each situation to eliminate mismatches in individually optimal cycle times.
This study was initiated to suggest the optimal size intervals for mail-order clothing. The questionnaire survey was carried at 360 women and 50 men who purchased apparels by mail-order. The garment sizes providing at the various mail-order companies in Korea were compared. The garment sizes that consumers wanted to purchase were also investigated. The collected data were analyzed and optimal size intervals for mail-order clothing were decided by the loss function. The results are as follow. 1) The optimal size intervals were varied from 4cm to 7cm. The total expected loss of the apparel sizes suggested in this study was less than that of the current mail-order apparel sizes. When the number of sizes for mail-order clothing is increased, the expected loss was reduced considerably. 2) The mail-order clothing is made for consumers with average body size. 30 The number of garment sizes available by mail-order was under three. 4) Subjects tend to select larger size garments, when the right size garments are not available.
Optimal model following control scheme is to design the controller which makes the response of real system follow that of desirable model. This kind of design scheme is developed for first order system. We extends the scheme for second order system regarding the characteristics of mechanical second order system for vibration suppression of flexible structures. The model of mechanical second order system is obtained using suitable damping ratios and natural frequencies. Using this scheme, we can design the good controller which uses the characteristic of second order system. Numerical examples are presented which were used optimal model following control scheme.
For effective response surface modeling during sequential approximate optimization (SAO), the normalized and the augmented D-optimality criteria are presented. The normalized D-optimality criterion uses the normalized Fisher information matrix by its diagonal terms in order to obtain a balance among the linear-order and higher-order terms. Then, it is augmented to directly include other experimental designs or the pre-sampled designs. This augmentation enables the trust region managed sequential approximate optimization to directly use the pre-sampled designs in the overlapped trust regions in constructing the new response surface models. In order to show the effectiveness of the normalized and the augmented D-optimality criteria, following two comparisons are performed. First, the information surface of the normalized D-optimal design is compared with those of the original D-optimal design. Second, a trust-region managed sequential approximate optimizer having three D-optimal designs is developed and three design problems are solved. These comparisons show that the normalized D-optimal design gives more rotatable designs than the original D-optimal design, and the augmented D-optimal design can reduce the number of analyses by 30% - 40% than the original D-optimal design.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.4
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pp.398-407
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2008
We consider a product recovery system that a single product is stocked in order to meet a demand from customers who may return products after usage. This paper addresses a problem of when to release a procurement process to replenish serviceable inventory and how many new products to procure. The structure of the optimal procurement policy is examined and numerically identified as a monotonic threshold curve. A numerical procedure is presented to jointly find the optimal procurement order size, optimal procurement policy, and optimal discounted profit. Sensitivity analysis also indicates that these optimal performance measurements have monotonic properties with respect to system parameters.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.6
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pp.643-653
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2021
Few studies are found in literature on estimation of population quantiles using the method of ranked set sampling (RSS). The optimal RSS strategy is to select observations with at most two fixed rank order statistics from different ranked sets. In this paper, a near optimal unbalanced RSS model for estimating pth(0 < p < 1) population quantile is proposed. Main advantage of this model is to use each rank order statistics and is distributionfree. The asymptotic relative efficiency (ARE) for balanced RSS, unbalanced optimal and proposed near-optimal methods are computed for different values of p. We also compared these AREs with respect to simple random sampling. The results show that proposed unbalanced RSS performs uniformly better than balanced RSS for all set sizes and is very close to the optimal RSS for large set sizes. For the practical utility, the near optimal unbalanced RSS is recommended for estimating the quantiles.
This paper presents a new optimal three-step eighth-order family of iterative methods for finding multiple roots of nonlinear equations. Different from the all existing optimal methods of the eighth-order, the new iterative scheme is constructed using one function and three derivative evaluations per iteration, preserving the efficiency and optimality in the sense of Kung-Traub's conjecture. Theoretical results are verified through several standard numerical test examples. The basins of attraction for several polynomials are also given to illustrate the dynamical behaviour and the obtained results show better stability compared to the recently developed optimal methods.
A general class of two-point optimal fourth-order methods is proposed for locating multiple roots of a nonlinear equation. We investigate convergence analysis and computational properties for the family. Special and simple cases are considered for real-life applications. Numerical experiments strongly verify the convergence behavior and the developed theory.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.24
no.2
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pp.43-56
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1998
This paper focuses on the optimal replacement time of engine modules of the F16 aircraft. Generally, the optimal replacement time of those should be determined to minimize the replacement cost due to out of order and opportunistic replacement cost of operation cost of remaining period. This paper determined the optimal replacement time by using the opportunistic replacement algorithm that is developed by Forbes and Wyatt. Some real data are utilized but a few data is estimated due to limitation of data. As a result, fan module only reaches to the opportunistic replacement time. The optimal replacement time of the fan module is derived as 1740 cycles. Therefore, the optimal replacement policy of engine modules of the F16 is that fan module should be replaced whenever it is out of order under 1740 cycles and whenever core module is out of order over 1740 cycles.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.4
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pp.1-8
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1998
In order to solve the conflict problem between the ride comfort and the road holding, the optimal design of shock absorber that minimizes the r.m.s. of sprung mass vertical acceleration and pitch rate with the understeer characteristics constraints in the high speed stability is proposed. The design of experiments and the nonlinear optimization algorithm are used together to obtain the optimal design of shock absorber. The second order regression models of the input variables(front and rear damping coefficients) and the output variables (ride comfort index and road holding one) are obtained by the central composite design in the design of experiments. Then the optimal design of shock absorber can be systematically adjusted with applying the nonlinear optimization algorithm to the obtained second order regression model. The frequency response analysis of sprung mass acceleration and pitch rate shows the effectiveness of the proposed optimal design of shock absorber in the sprung mass resonance range with the understeer characteristics constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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