Resource-constrained project scheduling problems with variant processes can be represented and solved using a logic-based terminological language called RSV (resource constrained project scheduling with variant processes). We consider three different variants for formalizing the RSV-scheduling problem, the optimizing variant, the number variant and the decision variant. Using the decision variant we show that the RSV- problem is NP-complete. Further we show that the optimizing variant (or number variant) of the RSV-problem is computable in polynomial time iff. the decision variant is computable in polynomial time.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.1
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pp.1-11
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2017
Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.
This study aims to define structural relations of security science majors' career satisfaction, career identity and career decision-making self efficacy. In addition, as confirming immediate effects, indirect effects as well as total effects, the study offers basic materials for reasonable career exploration and career program development. In order to achieve the research goals above, the study conducted a survey targeting a total of 239 college students specializing in security science and carried out a structural equation model analysis. Findings of the research are summarized as follows. First of all, major satisfaction turned out to have significant influences on career decision, career certainty and career interest. Second of all, the study found out that both relationship satisfaction and general satisfaction are significantly connected with career decision and career certainty. Third of all, social awareness appeared to have a significant influence on career interest. Fourth of all, the study learned that in terms of career decision and career certainty, they are all significantly related to problem solving, information collection and plan development. As for career interest, the study noticed how significantly if affects both problem solving and information collection. Fifth of all, major satisfaction was observed to have mediating effects on problem solving and information collection through career decision. Sixth of all, via career certainty, major satisfaction has mediating effects on problem solving as well as information collection. Seventh of all, when it comes to relationship satisfaction, it has mediating effects on problem solving, information collection and plan development through career interest. Eighth of all, career decision helps general satisfaction have mediating effects on problem solving and information collection. Focusing on the research results above, the study discussed implications in relation to security science including advices for any follow-up researches.
This paper considers that a public department under specialized TQM manpower constraints have to implement multiple total quality management (TQM) policies to promote its service performance (fundamental goal) by adopting a centralized sequential advancement strategy (CSAS). Under CSAS, the decision-makers (DMs) start off by focusing specialized TQM manpower on a single policy, then transfer the specialized TQM manpower to the next policy when the first policy reaches the predetermined implementation time limit (in terms of education and training). Suppose that each TQM policy has a different desirous education and training goal. When the desirous goals for all TQM policies are achieved, we say that the fundamental goal will be satisfied. Within the limitation of total implementation period of time for all policies, assume the desirous goals for all TQM policies cannot be achieved completely. Under this premise, the optimal implementation sequence for all TQM policies must be calculated to maximize the weighted achievement of the desirous goal. We call this optimization problem a TQM case of "centralized sequential decision-making problem (CSDMP)". The achievement of the desirous goal for each TQM policy is usually affected by the experience in prior implemented policies, which makes solving CSDMP quite difficult. As a result, this paper introduces the concepts of sequential effectiveness and path effectiveness. The structural properties are then studied to propose theoretical methods for solving CSDMP. Finally, a numerical example is proposed to demonstrate CSDMP′s usability.
This paper presents a R&D investment model for Information and telecommunications (I&T) technology, which can be used by group decision makers, using multiple objective linear programming (MOLP). The MOLP model involves the simultaneous maximization of three linear objective functions associated with three criteria, which are social, technological, and economic criterion. This model is different from the traditional one which only involves the maximization of economic criterion. The presented problem in this model can be formulated as a problem of optimizing a linear function over an efficient set of MOLP. Its application to the National R&D Project in I&T Industry is also presented. In this application, the Analytic Hierarchy Process (AHP) is proposed to estimate the weights, which are used as the coefficients in each objective function of the MOLP model and in a linear decision function. By solving this problem, it yields a suitable R&D investment ratio to each technology field. It is showed that the MOLP model can be useful decision aid in formulating R&D investment plan in I&T industry which needs to be decided by group decision makers, not by an individual. It is expected that the MOLP model works as the basis for planning R&D investment strategy in I&T industry.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.2
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pp.114-126
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2009
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.2
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pp.55-61
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2003
The purpose of this paper is to propose a method for selecting the preferred alternatives of Multiple- Attribute Decision-Making(MADM) problem using the Entropy measure. A decision-maker who wants to estimate exactly the weight to be applied to her/his MADM problem is usually confronted with the embarrassing situation where, although there exist a variety of weighting methods, it is hard to find a right procedure to choose a pertinent value To remedy this uncomfortable situation, the Entropy measure commonly used in information theory, Is proposed as a tool that can be used by decision-makers to more efficiently select the preferred alternatives. As a result, the method proposed in the paper can be significant in that relatively easy to understand by decision-makers.
With the deepening of population aging, pension has become an urgent problem in most countries. Community smart pension can effectively resolve the problem of traditional pension, as well as meet the personalized and multi-level needs of the elderly. To predict the pension intention of the elderly in the community more accurately, this paper uses the decision tree classification method to classify the pension data. After missing value processing, normalization, discretization and data specification, the discretized sample data set is obtained. Then, by comparing the information gain and information gain rate of sample data features, the feature ranking is determined, and the C4.5 decision tree model is established. The model performs well in accuracy, precision, recall, AUC and other indicators under the condition of 10-fold cross-validation, and the precision was 89.5%, which can provide the certain basis for government decision-making.
The purpose of this study is to confirm the moderating effect of the 'IRrelevance Processing'(IRP) on the relationship between decision maker's openness and business problem solving creativity (BPSC). In order to confirm the psychological mechanism of BPSC and openness, we developed the irrelevance processing. In particular, the creativity in this study is different from the general creativity studied in psychology. BPSC is a study with practical value applied in the management environment. The results showed that openness of the decision maker was correlated with the BPSC, and that the irrelevance processing was a psychological mechanism to moderating effects relationship between openness of decision makers and BPSC. This paper proved the correlation between the propensity of decision makers and BPSC, and contributed to the study of corporate creativity by identifying the psychological mechanisms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.7
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pp.3368-3373
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2013
The purpose of this study was to analyze the risk factors of self-reported voice problem. Data were from the Korea National Health and Nutritional Examination Survey 2008. Subjects were 3,600 persons (1,501 men, 2,099 women) aged 19 years and older. A prediction model was developed by the use of a exhaustive CHAID (Chi Squared Automatic Interaction Detection) algorism of decision tree model. In the decision tree analysis, pain and discomfort during the last 2 weeks, age, the longest occupation and thyroid disorders was significantly associated with self-reported voice problem. The findings of associated factors suggest potential ways of targeting counseling and prevention efforts to control self-reported voice problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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