Traditionally, the scarce and expensive resources in communication networks has been the bandwidth of transmission facilities; accordingly, the techniques used for networking and switching have been chosen so as to optimize the efficient use of that resource. One of them is the packet switching for data communications, which is much different from the circuit switching. It allows multiple users to share the data network facilities and bandwidth, rather than providing specific amounts of dedicated bandwidth to each users. One main challenge therefore has been to design and build cost-effective packet switching networks. In this paper, we develop a mathematical programming medel and heuristic algorithm for designing the packet switching networks with hop-count constraints. To develop an efficient heuristic, we apply the Lagrangian relaxation method. Some valid inequalities, which have been known as the tight constraints, are considered to improve the bound for Lagrangian sub-problem. The computational experiments show that the performance of the proposed heuristic is very satisfactory in both the speed and the quality of design solutions generated.
We address the problem of determining the sequence of a vehicle with fixed capacity to visit n nodes at which a predetermined amount is picked up and/or delivered. The objective is to minimize the total travel distance of the vehicle, while satisfying the pick-up/delivery requirements and feasibility at all nodes. Existing methods for the problem allows the vehicle to visit a node twice, which is impractical in many real situations. We propose a heuristic algorithm, in which every node is visited exactly once. Computational results using random problems indicate that the proposed heuristic outperforms existing methods for practical range of the number of nodes in reasonable computation time.
Purpose - This study aims to predict the audit reports of listed companies on the Tehran Stock Exchange by using meta-heuristic algorithms. Research design, data, methodology - This applied research aims to predict auditors reports' using meta-heuristic methods (i.e., neural networks, the ANFIS, and a genetic algorithm). The sample includes all firms listed on the Tehran Stock Exchange. The research covers the seven years between 2005 and 2011. Results - The results show that the ANFIS model using fuzzy clustering and a least-squares back propagation algorithm has the best performance among the tested models, with an error rate of 4% for incorrect predictions and 96% for correct predictions. Conclusion - A decision tree was used with ten independent variables and one dependent variable the less important variables were removed, leaving only those variables with the greatest effect on auditor opinion (i.e., net-profit-to-sales ratio, current ratio, quick ratio, inventory turnover, collection period, and debt coverage ratio).
The Production Switching Heuristic (PSH) develope dby Mellichamp and Love (1978) has been suggested as a more realistic, practical and intuitively appealing approach to aggregate production planning (APP). In this researh, PSH has been modified to present a more sophisticated open grid search procedure for solving the APP problem. The effectiveness of this approach has been demonstrated by determining a better near-optimala solution to the classic paint factory problem. The performance of the modified production switching heuristic is then compared in the context of the paint factory problem with results obtained by other prominent APP models including LDR, PPP, and PSH to conclude that the modified PSH offers a better minimum cost solution than the original PSH model.
With the explosivley increasing demand in wireless telecommunication service, the shortage of radio spectrum has been worsen. The traditional approach of the current fixed spectrum allocation leads to spectrum underutilization. Recently, CR (Cognitive Radio) technologies are proposed to enhance the spectrum utilization by allocating dynamically radio resources to CR Networks. In this study, we consider a radio resource(power, subcarrier) allocation problem for OFDMA-based CRN in which a base station supports a variety of CUs (CRN Users) while avoiding the radio interference to PRN (Primary Radio Network). The problem is mathematically formulated as a general 0-1 IP problem. The optimal solution method for the IP problem requires an unrealistic execution time due to its complexity. Therefore, we propose an heuristic that gives an approximate solution within a reasonable execution time.
In this paper, we deal with the periodic heterogeneous fleet vehicle routing problem (PHVRP). PHVRP is a problem of designing vehicle routes in each day of given period to minimize the sum of fixed cost and variable cost over the planning horizon. Each customer can be visited once or more times over the planning horizon according to the service combinations of that customer. Due to the complexity of the problem, we suggest a heuristic algorithm in which an initial solution is obtained by assigning the customer-day and the customer-car simultaneously and then it is improved. A performance of the proposed algorithm was compared to both well-known results and new test problems.
In this paper, we deal with a hierarchical location-allocation problem in designing the broadband convergence networks (BcN). The objective is to minimize the total cost of switch and cable while satisfying the quality of service (QoS). We formulate the problem as an integer programming model and develop the Tabu Search (TS) heuristic algorithm to find a good feasible solution within a reasonable time limit. Initial solution is obtained by using the tree structure. Three neighborhood generation mechanisms are used by local search heuristic: insertion, switch up, and switch down. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, we generate lower bounds from nonlinear QoS relaxation problem. We present promising computational results of the proposed solution procedures.
본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
In this paper, we consider the optimal control problem based on Discrete Event Dynamic Systems(DEDS) in the Temporal Logic framework(TLF) which have studied for a convenient modeling technique. The TLF is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is also defined. Our research goal is the design of the optimal controller for DEDSs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
In order to reduce the cost of product and save the processing time, optimal nesting of two-dimensional part is an important application in number of industries like shipbuilding and garment making. There have been many studies on finding the optimal solution of two-dimensional nesting. The problem of two-dimensional nesting has a non-deterministic characteristic and there have been various attempts to solve the problem by reducing the size of problem rather than solving the problem as a whole. Heuristic method and linearlization are often used to find an optimal solution of the problem. In this paper, theoretical and practical nesting algorithm for rectangular, circular and irregular shape of two-dimensional parts is proposed. Both No-Fit-Polygon and Minkowski-Sum are used for solving the overlapping problem of two parts and the dynamic programming technique is used for reducing the number search spae in order to find an optimal solution. Also, nesting designer's expertise is complied into the proposed algorithm to supplement the heuristic method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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