An AS/RS construction cost minimization model under throughput rate requirement constraint has been developed, whose objective function includes S/R machine cost, storage rack cost, and interrace conveyor cost. S/R machine cost is a function of the storage rack height, the unit load weight, and the control logic used by the system, while storage rack cost is a function of the storage rack height, the weight and the volume of the unit load. Since the model is a nonlinear integer programming problem which is very hard to solve exactly with large problem size, a solution procedure is developed to determine the height and the length of the storage rack with a fixed number of S/R machines, while increasing the number of S/R machines one by one to meet the throughput rate requirement.
In today's rapidly changing business environment, quality of responsiveness to customer requirements for short order cycles and on time delivery is becoming more important and considered as one of critical success factors in supply chain management. Yet despite its importance on reducing transportation cost and improving customer service, little attention has been given to the transportation planning system in Korea SI industry. In this paper, we present development of transportation planning system especially to deal with vehicle routing problem which has the goal to minimize the costs of daily transportation operation and to maximize customer delivery service. The system architecture with other enterprise application is presented and real-world constraints are well incorporated into the system by combining constraints programming and meta heuristics.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
Muhammad Naqeeb Nawaz;Song-Hun Chong;Muhammad Muneeb Nawaz;Safeer Haider;Waqas Hassan;Jin-Seop Kim
Geomechanics and Engineering
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제33권1호
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pp.1-9
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2023
The unconfined compression strength (UCS) of soils is commonly used either before or during the construction of geo-structures. In the pre-design stage, UCS as a mechanical property is obtained through a laboratory test that requires cumbersome procedures and high costs from in-situ sampling and sample preparation. As an alternative way, the empirical model established from limited testing cases is used to economically estimate the UCS. However, many parameters affecting the 1D soil compression response hinder employing the traditional statistical analysis. In this study, gene expression programming (GEP) is adopted to develop a prediction model of UCS with common affecting soil properties. A total of 79 undisturbed soil samples are collected, of which 54 samples are utilized for the generation of a predictive model and 25 samples are used to validate the proposed model. Experimental studies are conducted to measure the unconfined compression strength and basic soil index properties. A performance assessment of the prediction model is carried out using statistical checks including the correlation coefficient (R), the root mean square error (RMSE), the mean absolute error (MAE), the relatively squared error (RSE), and external criteria checks. The prediction model has achieved excellent accuracy with values of R, RMSE, MAE, and RSE of 0.98, 10.01, 7.94, and 0.03, respectively for the training data and 0.92, 19.82, 14.56, and 0.15, respectively for the testing data. From the sensitivity analysis and parametric study, the liquid limit and fine content are found to be the most sensitive parameters whereas the sand content is the least critical parameter.
본 논문에서는 철근콘크리트 연속보의 최적설계 문제를 다루었으며, 설계실무에서 사용하기 위한 GUI 시스템을 개발하였다. 최적설계 문제형성을 위해 목적함수로 콘크리트, 철근 그리고 거푸집의 경비함수로 취하였고, 설계변수는 보의 폭과 유효높이 그리고 철근비이다. 제약조건으로 강도, 사용성, 내구성 그리고 기하학적인 조건을 고려하였다. 이렇게 형성된 비선형 최적설계문제는 축차선형계획기법과 축차볼록계획기법을 사용하여 최적해를 구하였으며 그 효율성을 비교하였다. 또한 실제 설계실무에서 손쉽게 사용할 수 있도록 visual basic을 이용한 GUI 시스템을 개발하여 수치예를 통한 적용성을 보였다.
개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과목으로 적용할 수 있는 기초 데이터과학 실습 커리큘럼을 제안하고, 엑셀(스프레드시트) 데이터 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. 데이터 수집, 데이터 가공 및 데이터 분석을 위한 도구에는 엑셀, R, 파이썬, SQL(Structured Query Language) 등이 있다. R, 파이썬 및 SQL은 데이터 과학을 실습하는 데 있어, 프로그래밍 언어와 자료구조를 이해해야 한다. 반면에, 엑셀 도구는 비전공자들에게도 친숙한 데이터 분석도구로서, 프로그래밍 언어에 대한 학습 부담이 없다. 그리고 기초적인 데이터과학 실습을 엑셀로 진행하면, 데이터과학 이론을 습득하는 데 집중할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 데이터과학 실습 커리큘럼과 주별 엑셀 실습 내용을 제안하였다. 그리고, 교육 내용 실체를 실증하기위해, 엑셀 데이터분석 도구를 활용하여, 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis) 예제들을 제시하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.839-850
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2021
Risk-adjusted return is believed to be one of the optimal parameters to determine an optimum portfolio. A risk-adjusted return is a calculation of the profit or potential profit from an investment that takes into account the degree of risk that must be accepted to achieve it. This paper presents a new procedure in portfolio selection and utilizes these results to optimize the risk level of risk-adjusted Islamic stock portfolios. It deals with the weekly close price of active issuers listed on Jakarta Islamic Index Indonesia for a certain time interval. Overall, this paper highlights portfolio selection, which includes determining the number of stocks, grouping the issuers via technical analysis, and selecting the best risk-adjusted return of portfolios. The nominated portfolio is modeled using Quadratic Programming (QP). The result of this study shows that the portfolio built using the lowest Value at Risk (VaR) outperforms the market proxy on a risk-adjusted basis of M-squared and was chosen as the best portfolio that can be optimized using QP with a minimum risk of 2.86%. The portfolio with the lowest beta, on the other hand, will produce a minimum risk that is nearly 60% lower than the optimal risk-adjusted return portfolio. The results of QP are well verified by a heuristic optimizer of fmincon.
In this paper, we propose a new algorithm for designing the R-G filter that has optimum performance in terms of mean square sidelobe level(MSSL) for the Barker code. The advantage of the conventional R-G filter lies in its simple structure so that it can be easily implemented. However, the conventional R-G filter dose not have optimum performances in terms of peak sidelobe level(PSL), mean sidelobe level(MSL), and MSSL. Recently, a(R-G)LP filter of which filter coefficients are obtained by the linear programming algorithm was proposed and known to have optimum performance in PSL. The proposed (R-G)LS filter keeps the simple structure of the conventional R-G filter and has the filter coefficients that minimizes the sidelobe in the least square sense. The analytic results show that the proposed (R-G)LS filter has better performances than the conventional R-G filter in terms of PSL, MSL, and MSSL. Compared with (R-G)LP filter, the proposed (R-G)LS filter has better performances in terms of MSL and MSSL. The proposed filter design algorithm can be applied to the other binary codes such as truncated pseudonoise(PN) codes and concatenated codes.
In this research report, we are presenting several optimization models for cognitive systems by using stimulus-response matrix (S-R Matrix). Stimulus-response matrices are widely used for tabulating results from various experiments and cognition systems design in which the recognition and confusability of stimuli. This paper is relevant to analyze the optimization/mathematical programming models. The weakness and restrictions of the existing models are resolved by generalization considering average confusion of each subset of stimuli. Also, clustering strategies are used in the extended model to obtain centers of cluster in terms of minimal confusion as well as the character of each cluster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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