The School Bus Routing Problem(SBRP) seeks to plan an efficient schedule of a fleet of school buses that must pick up student from various bus stops and deliver them by satisfying various constraints; maximum capacity of the bus, maximum riding time of students, arrival time between a school's time window. By extending the existing SBRP, we consider a case study of SBRP with allowance of mixed-loading and dynamic arrivals reflecting the school bus operation of university in Korea. Our solution procedure is based on constructing the initial solution using sweep algorithm and then improving solution within the framework of the evolutionary approach known as efficient meta-heuristics. By comparing the various scenarios through the constraints relaxation for reflecting the real operational strategies, we assess the merit of our proposed procedure.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.58-63
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2017
Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.
The most of international shipping cargoes are transported by ship and the shipping market has been continuously increasing. However, due to the recent global recession, the volume of trade decreased accordingly, and the competition between shippers to gain a competitive advantage in the shipping market continues deepening. To do this, researches on transportation costs savings as well as ways to improve customer service are needed and recently related researches are being pursued. Car carriers which transport more than 80% of car import and export volume in the world also make a lot of effort in order to reduce transportation costs, but in contrast related researches are seldom fulfilled. In this study, we developed an agent system that supports the efficient transportation of car carriers plan so that the car carriers can increase competitiveness through reduction of the logistics costs. To make this, we researched an algorithm for maritime transportation planning, and also developed a prototype of an agent system which can collect the necessary information in real time and establish a dynamic plan.
This paper considers a scheduling problem in a flexible job shop with a reconfigurable manufacturing cell. The flexible job shop has both operation and routing flexibilities, which can be represented in the form of a multiple process plan, i.e. each part can be processed through alternative operations, each of which can be processed on alternative machines. The scheduling problem has three decision variables: (a) selecting operation/machine pairs for each part; (b) sequencing of parts to be fed into the reconfigurable manufacturing cell; and (c) sequencing of the parts assigned to each machine. Due to the reconfigurable manufacturing cell's ability of adjusting the capacity, functionality and flexibility to the desired levels, the priority scheduling approach is proposed in which the three decisions are made at the same time by combining operation/machine selection rules, input sequencing rules and part sequencing rules. To show the performances of various rule combinations, simulation experiments were done on various instances generated randomly using the experiences of the manufacturing experts, and the results are reported for the objectives of minimizing makespan, mean flow time and mean tardiness, respectively.
The most important parameters of the Muskingum method, widely used in hydrologic river routing, are the storage coefficient and the weighting factor. The Muskingum method does not consider the lateral inflow from the upstream to the downstream, but the lateral inflow actually occurs due to the rainfall on the watershed. As a result, it is very difficult to estimate the storage coefficient and the weighting factor by using the actual data of upstream and downstream. In this study, the flow without the lateral inflow was calculated from the river flow through the hydraulic flood routing by using the HEC-RAS one-dimensional unsteady flow model, and the method of the storage coefficient and the weighting factor calculation is presented. Considering that the storage coefficient relates to the travel time, the empirical travel time formulas used in the establishment of the domestic river basin plan were applied as the storage coefficient, and the simulation results were compared and analyzed. Finally, we have developed a formula for calculating the travel time considering the flow rate, and proposed a method to perform flood routing by updating the travel time according to the inflow change. The rise and fall process of the flow rate, the peak flow rate, and the peak time are well simulated when the travel time in consideration of the flow rate is applied as the storage coefficient.
SEEMP (Ship Energy Efficiency Management Plan) has entered into force since 2013 for the reduction of GHG emission of operating ships. SEEMP guidelines include the hardware modification or installation of energy-saving device on ship. It also includes software based energy-saving technology such as optimum routing, speed optimization, etc. Hardware based technologies are not easy to apply to ongoing vessel due to the operational restriction. Therefore, IT based energy-saving technology was applied and its energy efficiency was evaluated using before and after energy-saving system applied voyage data. SEEMP advises a voluntary participation of EEOI (Ship Energy Efficiency Operation Indicator) use as an indicator of ship energy efficiency operation, and those results were also shown to evaluate the improvement efficiency of energy-saving system.
Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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2003.05a
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pp.55-70
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2003
The most transport companies are placing increasing emphasis on powerful new techniques for planning their vehicle operations. They have tried to improve their vehicle control and customer service capability by adopting tile advanced information technology, such as GPS(Global Position System) and Using Digital Map. But researches on the VRSP(vehicle routing St schedule problem) in this situation were very few. The purpose of this research is to develop vehicle scheduling heuristics for making a real-time dynamic VRSP under the situation that GPS and using Digital Map are equipped to the transport company. Modified savings techniques are suggested for the heuristic method and an insertion technique is suggested for the dynamic VRSP. The urgent vehicle schedule is based on the regular vehicle schedule. This study suggest on VRSP system using GPS and Digital Map and the performance of the suggested heuristics is illustrated through an real case example.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.55
no.12
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pp.661-666
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2006
Interlocking signalling system plays key role as core system to manage railway operation. The core role of railway operation is to control routing, displaying signal and regulation for train. Interlocking system relate tightly to railway accident because collision and derailment is sometime taken place wrong route setting and signal displaying. Safety activity for interlocking system is inevitable to avoid the accident over its life cycle. The safety activity includes hazard identification and analysis, safety requirement allocation, safety plan, safety activity and ao on. The safety activity need a broad wide range work. In this paper, we concentrate on hazard identification for generic interlocking system and programmable electronic interlocking system and compare between two results. The hazards will be used for safety activity.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.601-602
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2006
The primary role of MRP(Material Requirement Planning) is to make a production plan so that we have an exact quantity of right materials on needed time at right place. But the ignorance on capacity constraints makes some problems whenever production schedule is established. To increase the performance of MRP system, a novel approach which is based on new input data structure is suggested. The new input data structure includes all the information about Material BOM, Routing and resource data so that we can easily examine the usage of resources and generate higher performance production plans.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.25
no.2
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pp.1-14
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1999
Metamodels using response surface methodology (RSM) are used for the optimality analysis of linear programming (LP). They have the form of a simple polynomial, and predict the optimal objective function value of an LP for various levels of the constraints. The metamodelling techniques for optimality analysis of LP can be applied to large-scale LP models. What is needed is some large-scale application of the techniques to verify how accurate they are. In this paper, we plan to use the large scale LP model, strategic transport optimal routing model (STORM). The developed metamodels of the large scale LP can provide some useful information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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