공급사슬망에서 분산되어있는 제조시스템에 대한 생산 계획수립은 공급사슬관리의 주요 연구분야 중의 하나이다. 본 논문은 공급사슬망에서 자원제약을 갖는 다단계 다품목 로트사이즈 결정 문제(Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem: MLCLSP)를 위한 알고리즘을 제시한다. MLCLSP는 MIP(mixed integer program) 문제에 해당한다. 제안된 알고리즘은 휴리스틱과 최적화 패키지인 LINGO를 이용해 서로 반복적인 방식으로 해를 풀어나가는 혼성적인 성격을 갖는다. 휴리스틱을 이용하여 정수형 변수를 결정한 후, 얻게 되는 LP(linear program) 문제를 LINGO를 이용하여 해를 개선해 나가는 방식을 기본으로 한다. 본 논문에서는 탐색 휴리스틱 기법으로 임의 재시작 타부탐색 알고리즘을 제시한다. 다양한 시나리오의 실험을 통해 제안된 알고리즘들의 성능을 평가한다.
This paper deals with the single-hoist and multiple-products scheduling problem. Although a mixed integer linear programming model for the problem was developed earlier, a branch-and-bound based heuristic algorithm is proposed in this paper to solve the big-size problems in real situation. The algorithm is capable of handling problems incorporating different product types, jobs in the process, and tank capacities. Using a small example problem the procedure of the heuristic algorithm is explained. To assess the performance of the heuristic we generate a bigger example problem and compare the results of the algorithm proposed in this paper with the optimal solutions derived from the mathematical model of earlier research. The comparison shows that the heuristic has very good performance and the computation time is sufficiently short to use the algorithm in real situation.
This paper considers a joint problem for blood inventory planning at hospitals and blood delivery planning from blood centers to hospitals, in order to alleviate the blood service imbalance between big and small hospitals being occurred in practice. The joint problem is to determine delivery timing, delivery quantity, delivery means such as medical drones and legacy blood vehicles, and inventory level to minimize inventory and delivery costs while satisfying hospitals' blood demand over a planning horizon. This problem is formulated as a mixed integer programming model by considering practical constraints such as blood lifespan and drone specification. To solve the problem, this paper employs a Lagrangian relaxation technique and suggests a time efficient Lagrangian heuristic algorithm. The performance of the suggested heuristic is evaluated by conducting computational experiments on randomly-generated problem instances, which are generated by mimicking the real data of Korean Red Cross in Seoul and other reliable sources. The results of computational experiments show that the suggested heuristic obtains near-optimal solutions in a shorter amount of time. In addition, we discuss the effect of changes in the length of blood lifespan, the number of planning periods, the number of hospitals, and drone specifications on the performance of the suggested Lagrangian heuristic.
This study is to apply behavioral economics-an economics that studies actual human behavior based on cognitive psychology-to the farming decision-making process of onion and garlic farmers. Of behavioral economic theories, dual system theory and prospect theory (value function), heuristic and bias were surveyed and examined in the field. The reference point of farmers was farming experience of the previous year, and so they showed reference dependence and anchoring heuristic, not rational thinking on production cost plan. And they showed status quo bias that cultivated continuously the previous year or the present crop. This status quo bias is related to loss aversion propensity. Farmers did not usually change cultivating crops, in other words, they showed diminishing sensitivity-insensitive to those that the more revenue or loss was increased. This diminishing sensitivity is related to loss aversion propensity and status quo bias. Also, farmers had representativeness heuristic because they regarded auction price of Garakdong wholesale market as the standard price level despite various prices by production region. And farmers had the affect heuristic that they depended on producers' organization data more than the state-run research institute ones about cultivation intentions and actual situations.
본 연구의 목적은 '계절변화'에 대한 탐구적 과학 글쓰기 수업이 초등학생들의 과학 학습동기 및 과학적 태도에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 본 연구는 P광역시 소재 Y초등학교 6학년 2개 학급의 학생들을 대상으로 실시하였다. 연구집단으로 선정된 1개 학급 24명을 대상으로 '계절변화' 단원에 대한 10차시 수업을 탐구적 과학글쓰기 형식으로 진행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. '계절변화'에 대한 탐구적 과학글쓰기 수업은 초등학생들의 과학학습동기 및 과학적 태도에 유의미한 효과가 있었다. 이것은 학생들이 탐구한 내용을 글로 표현하는 과정에서 자신감과 흥미를 가지게 되었고 자신이 탐구한 내용을 글로 표현하고 동료들과 논의하는 과정에서 호기심과 협동성 그리고 끈기가 생겨 이것이 과학적 태도 향상에 영향을 미친 것으로 생각된다. 또한 탐구적 과학글쓰기 수업에 참가한 학생들의 수업에 대한 만족도, 흥미도, 참여도 조사 결과에서도 좋은 평가를 받았다.
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.
Purpose: The purpose of this study is to identify factors that affect decision-making for e-commerce users and to present ecommerce companies with the company's strategic directions for consumer purchases. Research design, data, and methodology: In this study, a structured research model was derived to confirm the relationship between brand image, product liking, heuristic and purchase intention and the difference according to psychological power. For analysis a total of 212 valid questionnaires from e-commerce users were used. confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equations were conducted to verify. Results: Both brand image and product liking had a significant effect on purchase intention as well as heuristics. However, heuristics did not affect the purchase intention. It was found that the relationship between brand image, product liking, heuristic, and purchase intention differed depending on the psychological power. Conclusions: Companies should seek ways to increase the positive brand image and likability of products so that consumers can quickly purchase products. In the relationship between brand image and heuristic, the low-psychological group has more influence on heuristic, and in case of product liking, the high-psychological group has more influence on heuristic. In the relationship between brand image and product liking for purchase intention, both in the high psychological power group affect more influence on purchase intention. Since the process of purchasing products varies depending on the consumer psychological power tendency, it is necessary to identify the characteristics of consumers and establish strategies for purchasing promotion measures.
본 연구는 국내 모바일폰 산업을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable closed-loop supply chain: SCLSC) 네트워크 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC 네트워크 모델의 지속 가능성을 위해 경제적, 환경적, 사회적 요인들이 각각 고려된다. 이들 세 가지 요인들은 SCLSC 네트워크 모델의 각 단계에서 고려되는 설비의 구축 및 운영으로부터 발생하는 총비용 최소화, CO2 방출 총량 최소화, 사회적 영향력 최대화를 목표로 한다. 이러한 목표들은 SCLSC 네트워크의 모델링 단계에서 각각 개별적인 목적함수로 고려되어야 하기 때문에 SCLSC 네트워크 모델은 다목적 최적화 문제로 간주할 수 있다. SCLSC 네트워크 모델은 수리모델을 사용하여 표현되며, 혼합형 메타휴리스틱 접근법을 수리모델에 적용하여 그 해를 구한다. 수치실험에서는 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법의 수행도가 기존의 메타휴리스틱 접근법들의 수행도와 비교된다. 실험결과는 본 연구에서 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법이 기존의 메타휴리스틱 접근법들과 비교하여 더 뛰어난 수행도를 보여주는 것을 알 수 있다.
이 연구의 목적은 탐구에 기반한 과학 글쓰기 활동(Inquiry-based Science Writing Heuristic)에서 읽기틀이 사용되었을 때 반성 글쓰기에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. 이 연구는 중학교 3학년 67명을 대상으로 하였으며, 32명을 R-SWH(Reading framework-Science Writing Heuristic) 집단으로, 35명을 SWH(Science Writing Heuristic) 집단으로 선정하였다. 총 4개의 탐구에 기반한 과학 글쓰기 활동에서 R-SWH 집단은 읽기틀을 지속적으로 사용하였고, SWH 집단은 읽기틀을 사용하지 않았다. 연구 결과 R-SWH 집단은 SWH 집단 보다 읽기자료에서 학습한 내용을 활용하여 반성 글쓰기를 작성한 인원의 비율이 높았다. 반성 글쓰기에서 읽기자료를 활용한 용도를 분석한 결과, R-SWH 집단은 학습 주제와 관련된 개념을 통합적으로 이해하기 위해 읽기자료를 사용하는 비율이 가장 높았고, SWH 집단 역시 개념에 대한 통합적인 이해를 설명하기 위해 읽기자료를 사용하였으나 R-SWH 집단에 비해 그 비율이 높지 않았다. 또한, R-SWH 집단의 경우 활동이 진행됨에 따라 읽기자료로부터 학습한 과학개념을 반성 글쓰기로 전이하는 학습자의 비율과 전이되는 개념의 수가 SWH 집단에 비해 높았다. 따라서 탐구에 기반한 과학 글쓰기 활동에서 사용된 읽기틀은 의미 있는 읽기, 쓰기 활동을 촉진시켜 과학개념에 대한 이해를 발달시키기 위한 스캐폴딩의 역할을 할 수 있다.
차량을 타고 이동할 경우 좌회전, 우회전, U턴 등의 방향 전환은 차량의 속력 감소의 주요한 요인이 된다. 즉, 같은 거리를 이동할 경우 방향전환이 잦은 경로보다 직진 구간이 많은 경로가 보다 빨리 목적지에 도착할 수 있다. 이 논문에서는 직진성이 높은 경로를 탐색하기 위해서 방향전환비용을 고려한 턴 휴리스틱과 이률 적용한 경로탐색 알고리즘(TA* 알고리즘)을 제안한다. 또한 TA* 알고리즘의 탐색비용을 개선하기 위해서 일부 구간에서만 턴 휴리스틱을 적용하는 가변적인 턴 휴리스틱(VTA* 알고리즘)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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