• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.441-453
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• 2017

In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.142-156
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• 2024

교통부문 탄소중립을 위한 전기자동차로의 전환에 있어 충분한 충전 인프라의 구축은 중요한 선행요소이다. 특히, 거주지의 충전 인프라 구축은 필수적이다. 우리나라의 주거형태는 주로 공동주택이며, 다수의 거주민을 위한 공공 충전기가 공급되어야 한다. 정부는 충전시설과 전기자동차 전용주차구역의 확보를 법적으로 규정하고 있으나, 주차면수만을 산출근거로 한다. 완속 충전기는 3.5kW 과금형 콘센트와 7kW 완속 충전기가 주를 이룬다. 전자가 충전기 설치 및 이용에 유리하지만, 충전속도가 느려 두 가지 형태의 충전기는 양립이 필요하다. 본 연구에서는 일일 주행거리를 기반으로 산정한 전기자동차의 충전 수요에 대응할 수 있는 충전기를 할당하는 최적화 모형을 제시하였다. 또한, 메타 휴리스틱 알고리즘인 Tabu Search를 사용하여 최적화 모형을 만족하는 것과 동시에 충전기 공급 및 충전 비용을 최소화할 수 있는 완속 충전기 공급량을 산정하였다. 사례 분석을 위해 개인통행실태조사자료를 사용해 주행거리를 산정하였으며, 가상의 충전 시나리오 및 환경을 설정하여 100대의 전기자동차 충전 수요에 대응하는 22대의 3.5kW 과금형 콘센트를 최적 공급량으로 산정하였다.

• 산업공학
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• 제23권2호
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• pp.147-155
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• 2010

Reliability allocation is defined as a problem of determination of the reliability for subsystems and components to achieve target system reliability. The determination of both optimal component reliability and the number of component redundancy allowing mixed components to maximize the system reliability under resource constraints is called reliability-redundancy allocation problem(RAP). The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for reliability-redundancy allocation problem that decides both optimal component reliability and the number of component redundancy to maximize the system reliability under cost and weight constraints. The global optimal solutions of each example are obtained by using CPLEX 11.1. The component structure, reliability, cost, and weight were computed by using HPGA and compared the results of existing metaheuristic such as Genetic Algoritm(GA), Tabu Search(TS), Ant Colony Optimization(ACO), Immune Algorithm(IA) and also evaluated performance of HPGA. The result of suggested algorithm gives the same or better solutions when compared with existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improve solution through swap, 2-opt, and interchange processes. In order to calculate the improvement of reliability for existing studies and suggested algorithm, a maximum possible improvement(MPI) was applied in this study.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.137-150
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• 2009

본 연구는 시간 제약조건을 가지는 차량 경로 탐색과 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 기회시간(Opportunity time)을 반영한 하이브리드 휴리스틱을 제안하였다. 기회시간은 각 고객 노드에서 요구하는 하역 서비스를 수행 한 뒤에도 남아 있는 여유시간이다. 제안된 휴리스틱은 기회시간에 대한 제약조건을 추가하고, 기회시간을 고려한 비용 평가함수를 삽입 전략에 적용함으로써 초기 해를 구하였다. 또한 고객 노드 교환에 의한 타부 탐색 전략에도 기회시간을 반영함으로써 해를 개선 시켰다. 마지막으로 지리적, 시간적, 용량적으로 다양한 데이터 유형들에 대하여 각각 효과적으로 최적 해를 구할 수 있는 초기 경로 생성 전략들을 소개하고 비교하였다. 본 연구의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱 보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권3호
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• pp.299-305
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• 2014

트랜스포터란 조선소에서 작업장 간에 조선 블록을 운반하는 장비이다. 트랜스포터 일정 계획을 효율적으로 하는 것은 선박 건조과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 블록 운반에 있어서의 트랜스포터 일정 계획에 관한 몇몇 연구들이 수행되었다. 이러한 연구들은 트랜스포터 결합을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결합을 고려한 효율적인 트랜스포터 일정 계획 모형을 제안한다. 수리적 모형에서는 운영 비용을 최소화하면서 트랜스포터 간의 작업 부하를 가능한 균등하게 하는 것을 목적으로 하였다. 또한 본 모형의 해를 탐색하기 위해 타부 서치 기반의 세 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시하였으며 컴퓨터 실험을 통해 제안된 휴리스틱들의 효율성을 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권2호
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• pp.48-55
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• 2010

Reliability has been considered as a one of the major design measures in various industrial and military systems. The main objective is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for the problem that determines the optimal component reliability to maximize the system reliability under cost constraint in this study. Reliability optimization problem has been known as a NP-hard problem and normally formulated as a mixed binary integer programming model. Component structure, reliability, and cost were computed by using HPGA and compared with the results of existing meta-heuristic such as Ant Colony Optimization(ACO), Simulated Annealing(SA), Tabu Search(TS) and Reoptimization Procedure. The global optimal solutions of each problem are obtained by using CPLEX 11.1. The results of suggested algorithm give the same or better solutions than existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improving solution through swap and 2-opt processes.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.506-512
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• 2006

In this paper, we propose a lot-sizing and scheduling problem that seeks to minimize the sum of production cost and inventory cost over a given planning horizon while considering idle state of a machine in a batch production system. For this problem, we develop an integer programming model. And, we develop an efficient 2-phase heuristic algorithm to find a high quality feasible solution within reasonable time bounds. In the first phase, we seek to minimize the production cost by assigning batches to machines. Then, in the second phase, we find a production sequence of batches that reduces the inventory cost, while considering adding or deleting idle states between batches. Computational results show that the developed heuristic algorithm finds excellent feasible solutions within reasonable time bounds. Also, we could significantly reduce the total cost consisting of production cost and inventory cost by using the developed heuristic algorithm at a real manufacturing system that produces zinc alloys.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3892-3912
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• 2021

The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-178
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• 2002

At the present time, container transportation plays a key role in the international logistics and the efforts to increase the productivity of container logistics become essential for Korean trucking companies to survive in the domestic as well as global competition. This study suggests an approach for determining fleet size for container road transportation with dynamic demand. Usually the vehicles operated by the transportation trucking companies in Korea can be classified into three types depending on the ways how their expenses occur; company-owned truck, mandated truck which is owned by outsider who entrust the company with its operation, and rented vehicle (outsourcing). Armually the trucking companies should decide how many company-owned and mandated trucks will be operated considering vehicle types and the transportation demands. With the forecasted monthly data for the volume of containers to be transported a year, a heuristic algorithm using tabu search is developed to determine the number of company-owned trucks, mandated trucks, and rented trucks in order to minimize the expected annual operating cost The idea of the algorithm is based on both the aggregate production planning (APP) and the pickup-and-delivery problem (PDP). Finally the algorithm is tested for the problem how the trucking company determines the fleet size for transporting containers.