Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.6
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pp.778-785
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2020
Wireless mesh networks consist of mesh clients, mesh routers and mesh access points. The mesh router connects wireless network services to the mesh client, and the mesh access point connects to the backbone network using a wired link and provides Internet access to the mesh client. In this paper, a limited number of mesh routers and mesh access points are used to propose optimization algorithms for network design for wireless mesh networks. The optimization algorithm in this paper has been applied with a sub-subscription algorithm, which is one of the meta-heuristic methods, and is designed to minimize the transmission delay for the placement of mesh routers and mesh access points, and produce optimal results within a reasonable time. The proposed algorithm was evaluated in terms of transmission delay and time to perform the algorithm for the placement of mesh routers and mesh access points, and the performance evaluation results showed superior performance compared to the previous meta-heuristic methods.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.3
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pp.47-59
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2009
A hybrid Genetic Algorithm is applied to military resource allocation problem. Since military uses many resources in order to maximize its ability, optimization technique has been widely used for analysing resource allocation problem. However, most of the military resource allocation problems are too complicate to solve through the traditional operations research solution tools. Recent innovation in computer technology from the academy makes it possible to apply heuristic approach such as Genetic Algorithm(GA), Simulated Annealing(SA) and Tabu Search(TS) to combinatorial problems which were not addressed by previous operations research tools. In this study, a hybrid Genetic Algorithm which reinforces GA by applying local search algorithm is introduced in order to address military optimization problem. The computational result of hybrid Genetic Algorithm on Missile Interceptor Allocation problem demonstrates its efficiency by comparing its result with that of a simple Genetic Algorithm.
Seo, Gyu-Seok;Baek, Young-Sik;Kim, Jung-Nyun;Chae, Woo-Gyu
Proceedings of the KIEE Conference
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2008.11a
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pp.125-127
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2008
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO(Korea Electric Power Corporation) system for loss minimization and load balancing. That is, it suggests additional algorithm to check potential problems caused in case of theoretical algorithm being applied to real system and recover from them. Also, comparing the results of reconfiguration algorithm Tabu-Search Algorithm applied to current KEPCO distribution power system and those of Branch Exchange Algorithm using initial operation point suggested in this paper, it shows how much the results are improved in aspects of load balancing, loss reduction and calculating time.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.10
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pp.1681-1687
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2008
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO system for loss minimization and load balancing. That is, it suggests additional algorithm to check potential problems caused in case of theoretical algorithm being applied to real system and recover from them. Also, comparing the results of reconfiguration algorithm Tabu-Search Algorithm applied to current KEPCO distribution power system and those of Branch Exchange Algorithm using initial operation point suggested in this paper, it shows how much the results are improved in aspects of load balancing, loss reduction and calculating time.
In solving the Job Shop Scheduling Problem, the best solution rarely is completely random; it follows one or more rules (heuristics). The Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Simulated Annealing, and Tabu search, which belong to the Evolutionary Computations Algorithms (ECs), are not efficient enough in solving this problem as they neglect all conventional heuristics and hence they need to be hybridized with different heuristics. In this paper a new algorithm titled "Shaking Optimization Algorithm" is proposed that follows the common methodology of the Evolutionary Computations while utilizing different heuristics during the evolution process of the solution. The results show that the proposed algorithm outperforms the GA, PSO, SA, and TS algorithms, while being a good competitor to some other hybridized techniques in solving a selected number of benchmark Job Shop Scheduling problems.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.3
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pp.73-82
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1999
In this paper, we address a single machine non-preemptive n-job scheduling problem to minimize the sum of earliness and tardiness with different release times and due dates. To solve the problem, we propose a genetic algorithm with new crossover and mutation operators to find the job sequencing. For the proposed genetic algorithm, the optimal pair of crossover and mutation rates is investigated. To illustrate the suitability of genetic algorithm, solutions of genetic algorithm are compared with solutions of exhaustive enumeration method in small size problems and tabu search method in large size problems. Computational results demonstrate that the proposed genetic algorithm provides the near-optimal job sequencing in the real world problem.
A heterogeneous VRP which considers various capacities, fixed and variable costs was suggested in this study. The transportation cost for vehicle is composed of its fixed and variable costs incurred proportionately to the travel distance. The main objective is to minimize the total sum of transportation costs. A mathematical programming model was suggested for this purpose and it gives an optimal solution by using OPL-STUDIO (ILOG CPLEX). A genetic algorithm which considers improvement of an initial solution, new fitness function with weighted cost and distance rates, and flexible mutation rate for escaping local solution was also suggested. The suggested algorithm was compared with the results of a tabu search and sweeping method by Taillard and Lee, respectively. The suggested algorithm gives better solutions rather than existing algorithms.
Port operation is largely divided into gate operation, yard operation and berth operation. Operation strategy and optimal resource allocation for three parts are important in the productivity of the port operation.. Especially the resource allocation planning in berth operation needs optimization, because it is directly connected with the processing time in shipping. Berth planning is not independent on recourse allocation but interrelated with yard stacking area allocation. Therefore, we design the optimized module of berth planning and give priority to interrelationship with yard space allocation, while existing studies design independent resource allocation in berth planning. We suggest constraints by mathematical method, and they are related to yard stacking area allocation with existing constraints. Then we look for solutions, use tabu search to optimize them, and design optimized the berth planning module. In the performance test of optimized module design of berth planning, we find that the berth planning with yard stacking area allocation takes less processing time than without yard stacking area allocation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.325-328
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2003
Fierce competition in today's global markets, the heightened expectation of customers have forced business enterprises to invest in, and focus attentions on, their Supply Chains, Also Cross Docking is an essential part of SC, and integrating Cross Docking with vehicle routing scheduling is needed to smoothly link the physical flow of SC, However, there is no the mathematical model which focuses on Cross Docking with vehicle routing scheduling. Therefore, the integrating model considers Cross Docking and vehicle routing scheduling will be developed in this paper. And the solution based on Tabu algorithm to this model will be provided.
Although asynchronous designs have become a promising way to develop complex modern digital systems, there is a few complete design framework for VLSI designers who wish to use automatic CAD tools. Especially, high-level synthesis is not widely concerned until now. In this paper we Proposed a method for high-level synthesis of asynchronous systems as a part of an asynchronous design framework. Our method performs scheduling, allocation, and binding, which are three subtasks of high-level synthesis, in simultaneous using a transformational approach. To deal with complexity of high-level synthesis we use neighborhood search algorithm such as Tabu search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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