The main objective of this research is to develop a model to select the optimal input service level for a distribution center-multi branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Further, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can select the optimal input service levels for the distribution center and each branch to attain the effective service levels for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
The one of the important problems in the design of queueing systems is the decision of the order of service stations. The object of this problem is the decision of the order that minimizes the expected sojourn time per customer in the given arrival process and service time distributions. In this paper, the tandem queueing system in series is studied with the emphasis on the optimal order of the tandem queueing system which has three stations with single servers. In one system, customers arrive at the first station with Poisson process. This system is composed of service stations with a constant, a general distribution and a Exponential distribution is studied. To select the optimal order after the orders of each pair of two stations is decided, it is compared the two orders of system. With this results, total expected delay of the systems which has three stations is compared. The result is the best that service station with constant time is on the first place, then the service station with general distribution and the service station with Exponential distribution is followed. And the other system is consist of service stations with a constant and two probabilistic distributions. In this case, two probabilistic distributions has a non-overlapping feature. It is the optimal order that the service station with constant time is on the first place then the service station with longer service time and the service station with shorter service time is followed.
This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of links composing of a biped robot using Real-Coded Genetic Algorithm. Generally, in order to utilize optimization algorithms, the system model and design variables must be defined. Firstly, the proposed model is a 6-DOF biped robot composed of seven links, since many of the essential characteristics of the human walking motion can be captured with a seven-link planar biped walking in the saggital plane. Next, Fourth order polynomials are used for basis functions to approximate the walking gait. The coefficients of the fourth order polynomials are defined as design variables. In order to use the method generating the optimal gait trajectory by searching the locations of mass centers of links, three variables are added to the total number of design variables. Real-Coded GA is used for optimization algorithm by reason of many advantages. Simulations and the comparison of three methods to generate gait trajectories including the GCIPM were performed. They show that the proposed method can decrease the consumed energy remarkably and be applied during the design phase of a robot actually.
The idea of the combination of the fractional-order operators with the brain emotional learning-based intelligent controller (BELBIC) is developed for implementation in seismic-excited structures equipped with active mass damper (AMD). For this purpose, a new design framework of the mentioned combination namely fractional-order BEBIC (FOBELBIC) is proposed based on a modified-teaching-learning-based optimization (MTLBO) algorithm. The seismic performance of the proposed controller is then evaluated for a 15-story building equipped with AMD subjected to two far-field and two near-field earthquakes. An optimal BELBIC based on the MTLBO algorithm is also introduced for comparison purposes. In comparison with the structure equipped with a passive tuned mass damper (TMD), an average reduction of 44.7% and 42.8% are obtained in terms of the maximum absolute and RMS top floor displacement for FOBELBIC, while these reductions are obtained as 30.4% and 30.1% for the optimal BELBIC, respectively. Similarly, the optimal FOBELBIC results in an average reduction of 42.6% and 39.4% in terms of the maximum absolute and RMS top floor acceleration, while these reductions are given as 37.9% and 30.5%, for the optimal BELBIC, respectively. Consequently, the superiority of the FOBELBIC over the BELBIC is concluded in the reduction of maximum and RMS seismic responses.
In this paper the second order semi-discrete and full dis-crete generalized difference schemes for one dimensional parabolic equa-tions are constructed and the optimal order $H^1$ , $L^2$ error estimates and superconvergence results in TEX>$H^1$ are obtained. The results in this paper perfect the theory of generalized difference methods.
A study was conducted to investigate an optimal vibration frequency for mobile phones with just noticeable difference(JND). The just noticeable difference, Weber's law, is the minimum amount by which stimulus intensity must be changed in order to produce a noticeable variation in sensory experience. In order to find the optimal vibration frequency, sixteen frequencies ranged from 24Hz to 603Hz were selected. Subjects then wereasked to differentiate a pair of vibration frequencies. For the analysis, the psychometric function to determine the optimal vibration frequency and the logistic regression to validate the determined frequency were used. The results show that the 2nd order polynomial equations were best fitted for the JND psychometric function and the optimal mobile phone vibrations were determined at 140Hz, 151 Hz, and 160Hz. With the ogive-shaped psychometric function developed by the logistic regression, the results of this study was validated that the determined vibration frequencies (140Hz, 151 Hz, and 160Hz) were optimal mobile phone vibration frequencies.
This study proposes an optimal operational policy for a green supply chain (GSC) where a retailer pays an incentive for collection of used products from customers and determines the optimal order quantity of a single product under uncertainty in product demand. A manufacturer produces the optimal order quantity of product using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts. Here, two scenarios for the product demand are assumed as: the distribution of product demand is known, and only both mean and variance are known. This paper develops mathematical models to find how order quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recycling affect the expected profits of each member and the whole supply chain under both a decentralized GSC (DGSC) and an integrated GSC (IGSC). The analysis numerically compares the results under DGSC with those under IGSC for each scenario of product demand. Also, the effect of the quality of the recyclable parts on the optimal decisions is shown. Moreover, supply chain coordination to shift the optimal decisions of IGSC is discussed based on: I) profit ratio, II) Nash bargaining solution, and III) Combination of (I) and (II).
We consider the customer order scheduling problem with job capacity restriction where the number of jobs in the shop at the same time is fixed. In the customer order scheduling problem, each job is part of some batch (customer order) and the composition of the jobs (product) in the batch is pre-specified. The objective function is associated with the completion time of the batches instead of the completion time of the jobs. We first summarize the known results for the general customer order scheduling problems. Then, we establish some new properties for the problems with job capacity restriction. For the case of unit processing time with the objective of minimizing makespan, we develop a polynomial-time optimal procedure for the two machine case. For the same problem with a variation of no batch alternation, we also develop a polynomial-time optimal procedure. Then, we show that the problems with the objectives of minimizing makespan and minimizing average batch completion time become NP-hard when there exist arbitrary number of machines. Finally, We propose optimal solution procedures for some special cases.
We examine the effectiveness of the conventional (Q, r) model in managing production-inventory systems with finite capacity, stochastic demand, and stochastic order processing times. We show that, for systems with finite production capacity, order replenishment lead times are highly sensitive to loading and order quantity. Consequently, the choice of optimal order quantity and optimal reorder point can vary significantly from those obtained under the usual assumption of a load-independent lead time. More importantly, we show that for a given (Q, r) policy the conventional model can grossly under or over-estimate the actual cost of the policy. In cases where a setup time is associated with placing a production order, we show that the optimal (Q, r) policy derived from the conventional model can, in fact, be infeasible.
In this paper, we propose an inverse optimal distributed protocol for the formation and velocity consensus of nonholonomic mobile robots. The communication among mobile robots is described by a simple undirected graph, and the mobile robots' kinematics are considered. The group of mobile robots driven by the proposed protocols asymptotically achieves the desired formation and group velocity in an inverse optimal fashion. The design of the protocols is based on dynamic feedback linearization and the proposed linear quadratic (LQ) inverse optimal second-order consensus protocol. A numerical simulation is given to verify the effectiveness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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