Promotion of a closed-loop supply chain requires disassembly systems that recycle end-of-life (EOL) assembled products. To operate the recycling disassembly system, parts selection is environmentally and economically carried out with non-destructive or destructive disassembly, and the recycling rate of the whole EOL product is determined. As the number of disassembled parts increases, the recycling rate basically increases. However, the labor cost also increases and brings lower profit, which is the difference between the recovered material prices and the disassembly costs. On the other hand, since the precedence relationships among disassembly tasks of the product also change with the parts selections, it is also required to optimize allocation of the tasks in designing a disassembly line. In addition, because information is required for such a design, the recycling rate, profit of each part and disassembly task times take precedence among the disassembly tasks. However, it is difficult to obtain that information in advance before collecting the actual EOL product. This study proposes and analyzes an optimal disassembly system design using integer programming with the environmental and economic parts selection (Igarashi et al., 2013), which harmonizes the recycling rate and profit using recyclability evaluation method (REM) developed by Hitachi, Ltd. The first stage involves optimization of environmental and economic parts selection with integer programming with ${\varepsilon}$ constraint, and the second stage involves optimization of the line balancing with integer programming in terms of minimizing the number of stations. The first and second stages are generally and mathematically formulized, and the relationships between them are analyzed in the cases of cell phones, computers and cleaners.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
We address the problem of choosing the most economic mean value for an automatic filling operation on a production line through the sampling inspection. If quality characteristic of a unit is less than inspection specification then the goods is not accepted. Otherwise, it is accepted. The lots that the numbers of non-conforming units in a sample are larger than the allowable number of non-conforming units are rejected. The non-conforming units in the rejected lots are separated by the screening inspection. The non-conforming units separated are sold in discount price. We assume that quality characteristic is larger-the-better characteristic, the distribution of quality characteristic is normal distribution, and the standard deviation of the distribution is known. This paper presents total expected profit function model considering sales revenue, inspection costs, and material costs. The manufacturing process mean value maximizing total expected profit is determined, and the results of the process target value and total expected profit is analyzed as coefficients change.
It is difficult to determine an appropriate discount price for daily perishable products to increase profit from a long-term standpoint. Even if the discount pricing is efficient to increase profit of the day, consumers memorize the sales price and they might hesitate to purchase the product at a regular price the following day. The authors discussed the inventory clearance pricing for a single period in our previous study by constructing a mathematical model to derive an optimal sales price to maximize the expected profit by considering the reference price effect of demand. This paper extends the discussion to handle the discount pricing for multiple periods. A mathematical analysis is first conducted to reveal the properties on an objective function, which is the present value of total expected profits for multiple periods. An algorithm is then proposed to derive an optimal price for asymmetric consumers. Numerical experiments investigate the characteristics of the objective function and optimal pricings.
The ready-made garments (RMG) have been making a crucial contribution about of 81% of total export and 12.36 % of total GDP of the country which is now the single biggest export earner for Bangladesh. The cheap production cost is the key important factor to explore this RMG sector. But these RMG sector is running on the basis of intuition based decisions. Though they are making profit it is not optimal. In this study, a deterministic model is developed to help the RMG to minimize the production cost and to maximize their profit along with optimal utilization of available resources. 10 different types of products are taken from one of the garments factories of Gazipur, Dhaka to prepare this research work. This model suggests the manufacturer on which products along with how much should be produced to meet the future demand by maintaining the lowest production cost that ultimately maximize the profit of the organization, and also helps Bangladesh to compete in the international market with 'Made in Bangladesh'. LINDO programming is used here to solve this LP model.
He, Yuan;Cone, John W.;Hendriks, Wouter H.;Dijkstra, Jan
Animal Bioscience
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제34권1호
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pp.36-47
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2021
Objective: This study determined the optimal ratio of whole plant corn silage (WPCS) to corn stover (stems+leaves) silage (CSS) (WPCS:CSS) to reach the greatest profit of dairy farmers and evaluated its consequences with corn available for other purposes, enteric methane production and milk nitrogen efficiency (MNE) at varying milk production levels. Methods: An optimization model was developed. Chemical composition, rumen undegradable protein and metabolizable energy (ME) of WPCS and CSS from 4 cultivars were determined to provide data for the model. Results: At production levels of 0, 10, 20, and 30 kg milk/cow/d, the WPCS:CSS to maximize the profit of dairy farmers was 16:84, 22:78, 44:56, and 88:12, respectively, and the land area needed to grow corn plants was 4.5, 31.4, 33.4, and 30.3 ha, respectively. The amount of corn available (ton DM/ha/yr) for other purposes saved from this land area decreased with higher producing cows. However, compared with high producing cows (30 kg/d milk), more low producing cows (10 kg/d milk) and more land area to grow corn and soybeans was needed to produce the same total amount of milk. Extra land is available to grow corn for a higher milk production, leading to more corn available for other purposes. Increasing ME content of CSS decreased the land area needed, increased the profit of dairy farms and provided more corn available for other purposes. At the optimal WPCS:CSS, MNE and enteric methane production was greater, but methane production per kg milk was lower, for high producing cows. Conclusion: The WPCS:CSS to maximize the profit for dairy farms increases with decreased milk production levels. At a fixed total amount of milk being produced, high producing cows increase corn available for other purposes. At the optimal WPCS:CSS, methane emission intensity is smaller and MNE is greater for high producing cows.
Many problems related to airline business belong to large-scale optimization problems, so that it is expected that the state-of-art optimization techniques are widely applied to making the airline operation effective and competitive. This paper introduces the concepts and mathematical models of various optimization problems in airline system. Airlines involve many activities that utilize airline resources such as aircrafts and crews to make profit. We view the airline activities in the planning and operational aspects. In the planning viewpoint, we discuss the flight schedule design problem that impacts on passenger demand directly. For aircraft and crews, we deal with fleet assignment, aircraft routing, crew pairing optimization, and crew assignment problem. In the operational viewpoint, we concern schedule recovery problems for aircrafts and crew using the method of reassigning available resources when airlines face with the unexpected situations.
In this paper, design optimization of C-frame of a precision drilling and autorivet machine has been performed. The machine, Autoriveter has been developed by Korea Aerospace Industry (KAI), For current autoriveter, it is hard to achieve high efficiency because of heavy weight of the machine. In this paper, we suggest new structure of the current C-frame, a part of autoriveter, by optimization. The result of the study can give much profit for mass-production of the machine.
Multiperiod optimization is the key step to tackle the supply chain optimization problems. Taking supply and demand uncertainty or prediction into consideration during the process synthesis phase leads to the maximization of the profit for the long range time horizon. In this study, new algorithm based on the Genetic Algorithms is proposed for multiperiod optimization formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. In this study, the focus is given especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is tried. and many heuristics are adopted for this purpose.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.135-145
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2020
This paper provides the practical application of a linear shrinkage framework on Vietnam stock market. The cumulative data points observed in this analysis are 468 weeks from January 2011 to December 2019. All the companies listed on Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE), except the companies under two years period from Initial Public Offering (IPO), are considered. The cumulative number of stocks picked is therefore 350 companies. The VNINDEX, which is the Vietnam Stock Index, is used as a reference index for shrinking to a single-index model. The empirical results show that the shrinkage of covariance matrix for portfolio optimization gives the promising results for the investors on Vietnam stock market. The shrinkage method helps the investors to produce the optimal portfolio in the sense of having higher profit with lower levels of risk compared to the portfolio of the traditional SCM method. Moreover, the portfolio turnover of shrinkage method is always kept at low magnitudes, and this makes the shrinkage portfolios save much transaction costs and reduce the liquidity risks in the trading process. In addition, the ability of shrinkage method in making profit is once again confirmed by the Alpha coefficient that achieves a high positive value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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