In this paper we consider the problem of finding the triplet (S,${\pi}$,f), where $S{\subseteq}V$, ${\pi}$ is a sequence of nodes in S and $f:V{\backslash}S{\rightarrow}S$ for a given complete graph G=(V,E). In particular, there exist two costs, $c^V_{uv}$ and $c^D_{uv}$ for $(u,v){\in}E$, and the cost of triplet (S,${\pi}$,f) is defined as $\sum_{i=1}^{{\mid}S{\mid}}c^V_{{\pi}(i){\pi}(i+1)}+2$${\sum_{u{\in}V{\backslash}S}c^D_{uf(u)}$. This problem is motivated by the integrated routing of the vehicle and drone for urban delivery services. Since a well-known NP-complete TSP (Traveling Salesman Problem) is a special case of our problem, we cannot expect to have any polynomial-time algorithm unless P=NP. Furthermore, for practical purposes, we may not rely on time-exhaustive enumeration method such as branch-and-bound and branch-and-cut. This paper suggests the simple heuristic which is motivated by the MST (minimum spanning tree)-based approximation algorithm and neighborhood search heuristic for TSP.
The concept of the satellite formation flight is area where it is actively study with expandability and safety compare to existing satellite. For execution of duty with more safety issue, it needs to consider hot topic of space debris for operation of formation flight. In this paper, it suggests heuristic algorithm to have avoidance maneuver for space debris towards operating flight formation. Indeed it covers, using common software, operating simulation to nearest space environment and not only to have goal of avoidance but also minimizing the usage of fuel and finding optimization for maximizing cycle of formation flight. For improvement on convergence speed of existing heuristic algorithm, it substitute to hybrid heuristic algorithm, PSOGSA, and the result of simulation, it represents the satisfaction of minimum range for successful avoidance maneuver and compare to not using avoidance maneuver, it keeps more than three times of formation maintenance performance. From these, it is meaningful results of showing several success goals like simple avoidance collision and fuel usage and decreasing number of times of maintaining formation maneuver.
In this paper, we consider a new lot-sizing and scheduling problem (LSSP) that minimizes the sum of production cost, setup cost and inventory cost. Setup carry-over and overlapping as well as demand splitting are considered. Also, maximum number of setups for each time period is not limited. For this LSSP, we have formulated a mixed integer programming (MIP) model, of which the size does not increase even if we divide a time period into a number of micro time periods. Also, we have developed an efficient heuristic algorithm by combining decomposition scheme with local search procedure. Test results show that the developed heuristic algorithm finds good quality (in practice, even better) feasible solutions using far less computation time compared with the CPLEX, a competitive MIP solver.
프로그램을 디버깅하는 과정은 원래 사고력이 집중적으로 필요한 작업이다. 이 프로세스를 수행하는 프로그래머를 돕기 위해서는 지식기반의 도구를 개발하는 것이 적절하다고 생각된다. 이 논문은 그러한 시스템에 대한 설계를 발표하기 위한 것이다. 주로 정형적 프로그램 기술과 자동 프로그램 이해에 기반을 둔 대부분의 지식기반 디버깅 도구들과는 달리 이 도구는 디버깅 휴리스틱에 기반을 둔 것이다. 이 도구는 지식베이스에 저장된 디버깅 휴리스틱을 이용하여 프로그램을 디버깅하는 프로그래머에게 무엇을 그리고 어느 곳을 살펴봐야 하는지 제안만을 하는 보조 도구이다. 이 논문에서는 여러 가지 유용한 디버깅 휴리스틱이 설명되며 그것들의 디버깅 프로세스에서의 사용법이 기술된다. 그 다음에는 그 지식들을 지식베이스에서 체계화하는 방안과 그 지식을 이용한 프로그램 디버깅 보조도구를 제안하고 토의한다.
이 논문에서는 고대 그리스 시대부터 비롯되었던 논리 전개 방식 토는 발견술에서 출발하여 19세기 사영기하학의 방법론에 이르기까지 종합법과 해석법의 대립을 다룬다. 애초에 발견술로서 차이를 드러냈던 두 방법은 출발 자체가 주로 기하학영역에서 비롯되었듯이 18세기에 이르러 기하학의 양대 분야, 즉 해석기하학과 종합기하학으로까지 나뉘게 되는 토대를 제공한다. 19세기에 이르러서는 사영기하학 내부에서 수학의 본성에 대하여 다른 관점을 가지는 데서 야기된 대립 양상까지 보이게 된다 그렇지만 결국 양자의 변증법적 지양을 도모했던 고대에서와 마찬가지로 더 이상 대립의 근거가 없어지기에 이르는 과정을 밝힌다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.101-111
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2021
This study investigates the impact of heuristic factors on customers' perception of information credibility of influencers on YouTube channels, and the association between customers' perception of information credibility and brand attitude, brand credibility, and purchase intention of cosmetic products in Vietnam. A quantitative approach is employed, with a survey of 270 females who are frequent viewers of beauty content on YouTube channels. The data reliability and validity go through various statistical tests including exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). Also, structural equation modeling (SEM) is applied to test the hypotheses. The results reveal that there is a positive association between heuristic factors and the perception of information credibility. This perception of information credibility also influences positively on customers' attitudes toward the brand and brand credibility. Purchase intention is also found to be positively associated with the two latter variables. The study's main findings not only offer advice to practitioners on how to choose the right product endorsers and advertising platforms, but they also offer novel insight from the Vietnamese context that could help to extend the heuristic-systematic model and customers' buy intention behavior.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.
경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.
Mixed Model Assembly Lines (MMALs) are increasingly used to produce differentiated products on a single assembly line without work-in-process storage, Usually, a typical MMAL consists of a number of (1) stations doing exactly the same operation on every job, (2) stations involving operations with different choices, and (3) stations offering operations that are not performed on every job, or that are performed on every job but with many options. For stations of the first type there is no sequencing problem at all. However, for the second type a set-up cost is incurred each time the operation switches from one choice to another. At the third type of stations, different models, requring different amounts and choices of assembly work, creates an uneven flow of work along the line and variations in the work load at these stations. When a subsequence of jobs requires more work load than the station can handle, it is necessary to help the operations at the station or to complete the work elsewhere. Therefore, a schedule which minimize the sum of set-up cost and utility work cost is desired. So this study has developed Fixed Random Ordering Rule (FROR), Fixed Ascending Ordering Rule (FAOR), Fixed Descending Ordering Rule, and Extended NHR (ENHR). ENHR is to choose optimal color ordering of each batch with NHR, and to decide job sequence of the batch with it, too. As the result of experiments, ENHR was the best heuristic algorithm. NHR is a new heuristic rule in which only the minimum addition of violations from both partial sequence and unassigned sequence at every branch could be considered. And this is a heuristic sequencing rule for the third type of stations at MMAL. This study developed one more heuristic algorithm to test the performance of NHR, which is named as Practical Heuristic Rule (PHR).
실시간 전략 게임은 인간 혹은 컴퓨터를 상대로 하는 게임 장르이다. 이것은 턴방식의 컴퓨터게임과는 게임 진행 방식이 상이하다. 체스와 같은 턴방식은 오직 한 명의 플레이어의 동작을 허용하지만 실시간 전략게임은 복수의 플레이어의 동시다발적인 동작을 허용한다. 따라서 실시간 전략게임에서는 게임 내 유닛들의 이동경로는 자원채취, 건물건설, 그리고 전투 프로세스들의 처리를 위한 충분한 시간을 확보하기 위해 신속히 계산되어야 한다. 경로계산에 필요한 메모리, 탐색공간, 유닛들의 반응속도를 향상시키려는 여러 접근방식들이 소개되고 있다. 현재의 경로계산 알고리즘들은 최상 경로계산에 치중한 나머지 실시간 전략게임에서의 계산 과부하 문제를 고려하고 있지 않다 .이런 점에서 본 논문은 탐색공간을 줄이고 유닛들의 반응속도를 높이는 DHA*(Dynamic Heuristic Af) 알고리듬을 제안하고, 기존 A* 알고리듬과 비교하여 본 제안 DHA* 알고리듬의 성능이 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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