In this paper, we consider an optimal routing problem when point-to-point and point-to-multipoint connection traffics are offered in an ATM network. We propose a mathematical model for cost-minimizing configuration of a logical network for a given ATM-based BISDN. Our model is essentially identical to the previous one proposed by Kim(Kim, 1996) which finds a virtual-path configuration where the relevant gains obtainable from the ATM technology such as the statistical multiplexing gain and the switching/control cost-saving gain are optimally traded-off. Unlike the Kim's model, however, ours explicitly considers the VP's QoS(Quality of Service) for more efficient utilization of bandwidth. The problem is a large-scale, nonlinear, and mixed-integer problem. The proposed algorithm is based on the local linearization of equivalent-capacity functions and the relaxation of link capacity constraints. As a result, the problem can be decomposed into moderate-sized shortest path problems, Steiner arborescence problems, and LPs. This fact renders our algorithm a lot faster than the previous nonlinear programming algorithm while the solution quality is maintained, hence application to large-scale network problems.
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.
Most of the existing researches on systemwide optimization of generator maintenance scheduling do not consider the equivalent operating hours(EOHs) mainly due to the difficulties of calculating the EOHs of the CCGTs in the large scale system. In order to estimate the EOHs not only the operating hours but also the number of start-up/shutdown during the planning period should be estimated, which requires the mathematical model to incorporate the economic dispatch model and unit commitment model. The model is inherently modelled as a large scale mixed-integer nonlinear programming problem and the computation time increases exponentially and intractable as the system size grows. To make the problem tractable, this paper proposes an EOH calculation based on demand grouping by K-means clustering algorithm. Network congestion is also considered in order to improve the accuracy of EOH calculation. This proposed method is applied to the actual Korean electricity market and compared to other existing methods.
Modern companies have been facing devastating impacts from unexpected events such as demand uncertainties, natural disasters, and terrorist attacks due to the increasing global supply chain complexity. This paper proposes a multi stage logistic network model under disruption risk. To formulate the problem practically, we consider the effect of continuity rate, which is defined as a percentage of ability of the facility to provide backup allocation to customers in the abnormal situation and affect the investments and operational costs. Then we vary the fixed charge for opening facilities and the operational cost according to the continuity rate. The operational level of the company decreases below the normal condition when disruption occurs. The backup source after the disrup-tion is recovered not only as soon as possible, but also as much as possible. This is a concept of the business continuity plan to reduce the recovery time objective such a continuity rate will affect the investments and op-erational costs. Through numerical experiments, we have shown the proposed idea is capable of designing a resilient logistic network available for business continuity management/plan.
As observed in the recent war, suppression of enemy air defense operation is one of the major tactics, simultaneously conducted with high payoff target. Specifically, our air defense operation should be properly constructed, since the operating environment of our forces mostly consists with mountainous terrain, which makes detections of the enemy difficult. The effective arrangements of low altitude air defense radars can be suggested as a way of improving the detection capability of our forces. In this paper, we consider the location problem of low altitude air defense radar, and formulate it as an Integer Programming. Specifically, we surveyed the previous researches on facility location problems and applied two particularly relevant models(MCLP, MEXCLP) to our problem. The terrain factor was represented as demand points in the models. We verified the optimal radar locations for operational situations through simulation model which depicts simple battle field. In the simulation model, the performance of optimal radar locations are measured by the enemy detection rate. With a series of experiments, we may conclude that when locating low altitude air defense radars, it is important to consider the detection probability of radar. We expect that this finding may be helpful to make a more effective air defense plan.
For optimizing the operation plan when strike packages attack multiple targets, this article suggests a new mathematical model and a parallel hybrid genetic algorithm (PHGA) as a solution methodology. In the model, a package can assault multiple targets on a sortie and permitted the use of mixed munitions for a target. Furthermore, because the survival probability of a package depends on a flight route, it is formulated as a mixed integer programming which is synthesized the models for vehicle routing and weapon-target assignment. The hybrid strategy of the solution method (PHGA) is also implemented by the separation of functions of a GA and an exact solution method using ILOG CPLEX. The GA searches the flight routes of packages, and CPLEX assigns the munitions of a package to the targets on its way. The parallelism enhances the likelihood seeking the optimal solution via the collaboration among the HGAs.
The economical property of a shipping enterprise, as well as other transportation industries, is determined by the difference between the freight earned and expense paid. This study can be regarded as a division of optimizing ship allocation to routes under the integrated port transport system. Fleet planning and scheduling require complicated allocations of cargoes to ships and ships to routes in order to optimize the given criterion function for a given forecast period. This paper deals with the optimum ship allocation problem minimizing the operating cost of ships in a shipping company. Optimum fleet operating for a shipping enterprise is very important, since the marine transportation is a form of large quantity transport requiring long-term period, and there is a strong possibility to bring about large amount of loss in operation resulting from a faulty ship allocation. Where there are more than one loading and discharging ports, and a variety of ship's ability in speed, capacity, operating cost etc., and when the amount of commodities to be transported between the ports has been determined, then the ship's schedule minimizing the operating cost while satisfying the transport demand within the predetermined period will be made up. First of all a formula of ship allocation problems will be established and then will be constructed to solve an example by the Integer Programming application after consideration of the ship's ability, supply and demand of commodity, amount of commodity to be transported, operating costs of each ship etc. This study will give good information on deciding intention for a ship oprator or owner to meet the computerization current with shiping management.
Semiconductor research and development(R&D) fabs are very different than production fabs in many ways such as the scales of production, job priority, production methods, and performance measures. Efficient operations of R&D fabs are very important to the development of new product, process stability, high yield, and ultimately company competitiveness. This paper proposes the fab-wide scheduling method for operational optimization of the R&D fabs. Most scheduling systems of semiconductor fabs have only focused on maximizing throughput of each separated areas without considering WIP(works in process) flows of entire fab. In this paper, we proposes the a fab-wide scheduling system which schedules all lots to entire fab equipment at once. We develop the MIP(mixed integer programing) model which allocates the lots to production equipment considering many constraints of all processes and the CP(constraint programming) model which determines the sequences of the lots in the production equipment. The proposed FAB-wide scheduling model is applied to the newly constructed R&D fab. As a result, we have accomplished the system based automated job reservation, decrease of the hot lot delay, increase of the queue time satisfaction, the high throughput by maximizing the batch sizes, decrease of the WIP TAT(Turn Around Time).
Choi, Jae-Seok;Tinh, TranTrung;Kim, Hyung-Chul;El-Keib, A.;Thomas, R.;Billinton, R.
대한전기학회:학술대회논문집
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대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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pp.297-300
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2004
This paper proposes a method for choosing the best composite power system expansion plan considering probabilistic reliability criterion. The proposed method was modeled as the minimization of the investment budget (economics) for constructing new transmission lines subject to not only deterministic(demand constraint) but also probabilistic reliability criterion(LOLE) with considering the uncertainties of the system elements. This is achieved by modeling the power system expansion problem as an integer programming one. The method solves for the optimal strategy using a probabilistic theory based branch and bound method that utilizes a network flow approach and the maximum flow-minimum cut set theorem. Although the proposed method is applied to a simple sample study, the test results demonstrate a fact that the proposed method is suitable for solving the power system expansion planning problem subject to practical uncertainties for future.
열차운영계획은 수송수요 산정, 운행노선계획, 열차시간표 작성 기관차 및 인원의 할당 등 광범위한 내용을 포괄하고 있으나, 본 논문에서는 계획의 초기단계에서 결정 가능한 운행노선계획을 대상으로 범위를 설정하였다. 운영목표에 따른 전략은 사용자, 운영자, 사회전체의 입장에서 고려될 수 있는데, 이러한 전략에 의해 운행 될 수 있는 열차운행패턴을 운영비용의 최소화, 통행시간의 최소화. 운영자 수익의 최대화 모형으로 해결하고자 하였다. 2004년 이후에 운행이 예상되는 고속철도/기존철도는 운영계획의 변경이 예상되는 바, 상기의 목표에 따라 열차운영패턴을 작성하여 개발된 효과척도의 적용을 통해 정책적인 적용가능성을 평가하였으며 기존 계획된 철도청의 운영계획과도 아울러 비교, 최적대안을 선정하였다. 본 고에서는 수리계획모형인 비선형정수계획모형(MINLP)으로서 국내 철도망에 부합하는 운영계획을 작성하였으며, 이에 따른 열차-km는 수익최대화 모형, 인-km는 철도청의 열차운영계획이 가장 많은 것으로 나타났다. 인-hour는 수익 최대화 모형과 통행시간 최소화 모형이 가장 적은 것으로 나타났는데, 이는 장거리 노선의 편성이 증가된 것으로 사료된다. 이러한 결과를 산출함에 있어. 어려운 점은 각 구간의 기하급수적 증가, 결정변수의 초기값 선정 등이 있으나, 그동안 연구된 각종 경험적 기법의 적용과 실제 편성 가능한 변수의 적용을 통해 이를 해결하였다. 추후 설정된 모형의 비교에 적합한 효과척도의 개발과 전국적으로 사례구간의 확장 및 모형의 최적대안 선택 시 효과척도의 가중치에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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