This paper considers common due-date assignment and scheduling on parallel machines. The main decisions are: (a) deter-mining the common due-date; (b) allocating jobs to machines; and (c) sequencing the jobs assigned to each machine. The objective is to minimize the sum of the penalties associated with common due-date assignment, earliness and tardiness. As an extension of the existing studies on the problem, we consider sequence-dependent setup times that depend on the type of job just completed and on the job to be processed. The sequence-dependent setups, commonly found in various manufacturing systems, make the problem much more complicated. To represent the problem more clearly, a mixed integer programming model is suggested, and due to the complexity of the problem, two heuristics, one with individual sequence-dependent setup times and the other with aggregated sequence-dependent setup times, are suggested after analyzing the characteristics of the problem. Computational experiments were done on a number of test instances and the results are reported.
We suggest a distributed framework for task assignment in the computer-controlled shop floor where each of the resource agents and part agents acts like an independent profit maker. The job allocation problem is formulated as a linear programming problem. The LP formulation is analyzed to provide a rationale for the distributed task assignment procedure. We suggest an auction based negotiation procedure including a price-based bid construction and a price revising mechanism. The performance of the suggested procedure is compared with those of an LP formulation and conventional dispatching procedures by simulation experiments.
The wireless mesh network (WMN) has attracted significant interests as a broadband wireless network to provide ubiquitous wireless access for broadband services. Especially with incorporating multiple orthogonal channels and multiple directional antennas into the WMN, each node can communicate with its neighbor nodes simultaneously without interference between them. However, as we allow more freedom, we need a more sophisticated algorithm to fully utilize it and developing such an algorithm is not easy in general. In this paper, we study a joint channel assignment, link scheduling, routing, and rate control problem for the WMN with multiple orthogonal channels and multiple directional antennas. This problem is inherently hard to solve, since the problem is formulated as a mixed integer nonlinear problem (MINLP). However, despite of its inherent difficulty, we develop an algorithm to solve the problem by using the generalized Benders decomposition approach [2]. The simulation results show the proposed algorithm provides the optimal solution to maximize the network utility, which is defined as the sum of utilities of all sessions.
통신채널 최적 할당 문제는 아직까지 결정론적 규칙이 알려지지 않고 있어 비결정론적 방법인 휴리스틱 알고리즘으로 대부분 해를 구하고 있다. 본 논문은 통신채널 최적 할당 문제에 대해 결정론적 방법으로 채널 배정을 할 수 있음을 보인다. 채널 배정 규칙을 적용하여 필라델피아의 9개 사례에 대해 적용한 결과 최적해를 구하였다.
Generally, the optimal solution of assignment problem has been obtained by Hungarian algorithm with O($n^3$) time complexity. This paper proposes more simple algorithm with O($n^2$) time complexity than Hungarian algorithm. The proposed algorithm simply selects minimum cost in each row, and classified into set S, H, and T. Then, the minimum cost is moved from S to T and $S{\rightarrow}H$, $H{\rightarrow}T$. The proposed algorithm can be obtain the same optimal solution as well-known algorithms and improve the optimal solution of partial unbalanced assignment problems.
In this paper, we consider the D2D Transmitter(Tx) and Receiver(Rx) pair assignment problem in the cellular system. Sharing the resource of the cellular system, D2D users may cause interference to the cellular system, though it is beneficial to improve the D2D user Capacity. Therefore, to protect the cellular users, D2D transmit power should be carefully controlled. Previously, optimal Tx-Rx assignment to minimize the total transmit power of users was investigated. Accordingly, the iterative algorithm to find the optimum Tx-Rx asignment was obtained. In this work, we consider the case where Tx group users becomes Rx group users, and Rx group users become Tx group users. We prove that the Tx-Rx assignment problem has the duality property. We present the numerical examples that show the duality between U-link and D-link.
Generally, berth assignment problem has conflicting factors according to the interested parties. In the view of shipping company, it is desirable that berth assignment is made according to the order of arrival. But in the view of port operator, it is better to be assigned regardless the order of arrival to promote the efficiency of berth operation. Thus, it is necessary to establish berth assignment planning which reflects both of interests in a practical situation. This paper aims to develop a reasonable berth assignment algorithm in a container terminal by considering the prescribed factors, and suggests three types of models minimizing the objective functions such as total port staying time, total mooring time and total maximum mooring time by using MPS concept. These models are formulated by 0-1 integer programming and min-max type function, but as the number of variables increases, an optimal solution cannot be achieved easily within a desired computational time. Thus, to tackle this problem this paper proposes a heuristic algorithm, and also the heuristic algorithm proposed in this paper is verified through the several examples.
With the limited frequency spectrum and an increasing demand for cellular communication services, the problem of channel assignment becomes increasingly important. However, finding a conflict free channel assignment with the minimum channel span is NP hard. As demand for services has expanded in the cellular segment, sever innovations have been made in order to increase the utilization of bandwidth. The innovations are cellular concept, dynamic channel assignment and hierarchical network design. Hierarchical network design holds the public eye because of increasing demand and quality of service to mobile users. We consider the frequency assignment problem and the base station placement simultaneously. Our model takes the candidate locations emanating from this process and the cost of assigning a frequency, operating and maintaining equipment as an input. In addition, we know the avenue and demand as an assumption. We propose the network about the profit maximization. This study can apply to GSM(Global System for Mobile Communication) which has 70% portion in the world. Hierarchical network design using GA(Genetic Algorithm) is the first three-tier (Macro, Micro, Pico) model, We increase the reality through applying to EMC (Electromagnetic Compatibility Constraints). Computational experiments on 72 problem instances which have 15${\sim}$40 candidate locations demonstrate the computational viability of our procedure. The result of experiments increases the reality and covers more than 90% of the demand.
본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.
In this paper, we report a case study on the common due-date assignment and scheduling problem in a paper remanufacturing system that produces corrugated cardboards using collected waste papers for a given set of orders under the make-to-order (MTO) environment. Since the system produces corrugated cardboards in an integrated process and has sequence-dependent setups, the problem considered here can be regarded as common due-date assignment and sequencing on a single machine with sequence-dependent setup times. The objective is to minimize the sum of the penalties associated with due-date assignment, earliness, and tardiness. In the study, the earliness and tardiness penalties were obtained from inventory holding and backorder costs, respectively. To solve the problem, we adopted two types of algorithms: (a) branch and bound algorithm that gives the optimal solutions; and (b) heuristic algorithms. Computational experiments were done on the data generated from the case and the results show that both types of algorithms work well for the case data. In particular, the branch and bound algorithm gave the optimal solutions quickly. However, it is recommended to use the heuristic algorithms for large-sized instances, especially when the solution time is very critical.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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