• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.63-70
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• 2004

항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.572-580
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• 2021

네트워크에서 전송지연을 줄이고 신뢰성을 높이기 위해 주로 고성능 및 고출력의 네트워크 장비를 사용하여 네트워크 품질을 보장하고 있다. 본 논문에서는 다수의 물리적 케이블로 이루어진 번들 링크를 가진 네트워크에서 트래픽 전송 시 소모되는 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식 중 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 각 트래픽에 대하여 소스 노드와 목적지 노드의 경로상에 있는 케이블을 최소로 선택하여 전송에너지가 최소화되도록 설계하였다. 제안된 최적화 알고리즘은 네트워크상의 모든 트래픽에 대하여 전송상에 사용되는 케이블의 수와 링크 효율 관점에서 성능평가가 수행되었으며, 성능평가 결과에서 이전에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.778-785
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• 2020

무선 메쉬 네트워크는 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터, 메쉬 액세스 포인트로 구성된다. 메쉬 라우터는 메쉬 클라이언트에게 무선 네트워크 서비스를 연결해주며, 메쉬 액세스 포인트는 유선 링크를 사용하여 백본 네트워크에 연결하고 메쉬 클라이언트에게 인터넷 액세스 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제한된 수의 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 사용하여 무선 메쉬 네트워크에 대한 네트워크 설계를 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식의 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치에 따른 전송지연을 최소화하고 적절한 수행 시간 안에 결과가 도출되도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치를 위한 전송지연과 알고리즘 수행시간 관점에서 비교 평가되었으며, 성능평가에서 기존의 제안된 메타휴리스틱 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권1호
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• pp.29-36
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• 2009

We present two local-search based metaheuristics for the multi-source capacitated facility location problem. In such a problem, each customer's demand can be supplied by one or more facilities. The problem is NP-hard and the number of locations in the optimal solution is unknown. To keep the search process effective, the proposed methods adopt the following features: (1) a multi-exchange neighborhood structure, (2) a tabu list that keeps track of recently visited solutions, and (3) a multi-start to enhance the diversified search paths. The transportation simplex method is applied in an efficient manner to obtain the optimal solutions to neighbors of the current solution under the algorithm framework. Two in-and-out selection rules are also proposed in the algorithms with the purpose of finding promising solutions in a short computational time. Our computational results for some of the benchmark instances, as well as some instances generated using a method in the literature, have demonstrated the effectiveness of this approach.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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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.

• 전기학회논문지
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• 제57권10호
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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.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제10권1호
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• pp.7-14
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• 2011

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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권59호
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• pp.37-42
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• 2000

The parallel machines scheduling problems is one of the combinatorial optimization problems that often occurs in the real world. This problem is classified into two cases, one of which is the case which processing time are identical and the other, nonidentical. Not so much researches have been made on the case that nonidentical parallel machines scheduling problem. This study proposes Tabu Search methods for solving parallel machines scheduling problems related to due dates: minimizing mean tardiness, minimizing the number of tardy jobs, minimizing the maximum tardiness.

• 한국경영과학회지
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• 제24권3호
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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.

• 산업공학
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• 제20권2호
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• pp.103-111
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• 2007

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.