We focus on the weapon target assignment and fire scheduling problem (WTAFSP) with the objective of minimizing the makespan, i.e., the latest completion time of a given set of firing operations. In this study, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m). The artillery attack operation consists of two steps of sequential procedure : assignment of weapons to the targets; and scheduling firing operations against the targets that are assigned to each weapon. This problem is a combination of weapon target assignment problem (WTAP) and fire scheduling problem (FSP). To solve this problem, we define the problem with a mixed integer programming model. Then, we develop exact algorithms based on a dynamic programming technique. Also, we suggest how to find lower bounds and upper bounds to a given problem. To evaluate the performance of developed exact algorithms, computational experiments are performed on randomly generated problems. From the results, we can see suggested exact algorithm solves problems of a medium size within a reasonable amount of computation time. Also, the results show that the computation time required for suggested exact algorithm can be seen to increase rapidly as the problem size grows. We report the result with analysis and give directions for future research for this study. This study is meaningful in that it suggests an exact algorithm for a more realistic problem than existing researches. Also, this study can provide a basis for developing algorithms that can solve larger size problems.
본 연구는 수계관리 측면에서 물 공급의 기준이 되는 하류 제어지점에서 발생할 수 있는 물 부족을 최소 허용하면서 저수지군 최적 운영방안을 제공할 수 있도록 위험도 평가기준을 목적함수 및 제약조건에 반영한 hedging rule을 혼합정수계획법(MIP, Mixed Integer Programming)으로 구성하고 이에 대한 이행도를 분석함으로써 기존의 용수공급 신뢰도에 중점을 두었던 저수지군 최적 운영 분석기법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 한강수계 5개 저수지(소양강댐, 충주댐, 화천댐, 청평댐, 팔당댐)군을 대상으로 수계관리를 위한 모형을 구축하였으며, 한강수계 내에 총 8개의 가상 제어지점을 구성하여 댐 하류 제어지점에서의 물 부족에 대해 위험도를 평가하였으며, 개발된 hedging rule의 적정성을 검증하기 위하여 2개의 유입량 계열('93. 1월~'97. 12월, '99. 1월~'03. 12월)에 대하여 적용 검토하였다. 팔당댐 하류 제어지점의 월별 최소유량을 비교하면 '93. 1월~'97. 12월의 모의기간에서는 hedging rule 적용 시 $317.5{\times}10^6m^3$으로 단독운영의 $310.6{\times}10^6m^3$, 연계운영의 $56.3{\times}10^6m^3$ 보다 많은 유량을 보였으며, '99. 1월~'03. 12월의모의기간에서도 hedging rule 적용시 $243.7{\times}10^6m^3$ 으로 단독운영의 $204.2{\times}10^6m^3$, 연계운영의 $111.2{\times}10^6m^3$에 비해 최소 유량이 많은 것을 확인하였으며, 이는 제안한 hedging rule에 의해 하류 제어지점에서의 최대 물 부족량이 감소하는 결과를 보여주고 있다.
해양 석유 생산은 '해양'이라는 특성에 기인하는 여러 가지 변수를 동반하면서 막대한 비용과 시간을 필요로 한다. 모든 관련된 프로세스는 인명, 환경 그리고 재산의 손실을 줄이기 위한 치밀한 일련의 계획에 의하여 통제된다. 이 논문은 해양 석유 생산 및 수송의 최적화 문제를 다룬다. 문제 영역의 범위를 정의하기 위해 해양 석유 생산 및 수송 네트워크를 제시하고 그 문제를 해결하기 위한 혼합정수계획모형을 구축하였다. 제안된 최적화 모형의 타당성을 확인하기 위해 가상의 해양 유전과 수요 시장을 바탕으로 MS Office Excel의 해찾기를 이용하여 계산실험들을 수행하였다. 해양 석유 생산 및 수송 네트워크 하위 흐름은 해양 유전에서 생산된 원유를 수요 시장으로 배분하는 해사수송문제가 된다. 이 해사수송문제를 해결하기 위해 집합 패킹 모형을 이용하여 구축된 MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling)를 사용하였다. 이러한 연구결과들은 실제적인 해양 석유 생산 및 수송 최적화 문제에 의미 있게 적용될 수 있으리라 사료된다.
기존모형을 이용한 연구들은 최적화기법에 있어서 의사결정을 지원할 수 있는 최적해를 도출해내기 위해 목적식이나 제약조건식에 정확한 데이터 값을 입력시켜 최적해를 계산하였다. 또한 현실세계의 불확실하고 주관적인 상황들은 확률적 불확실성으로 간주하여 주관적인 상황들은 배제하였다. 즉, 이러한 최적해는 의사결정자가 의사결정상의 위험을 최소화하기 위하여 경영과학적인 방법들을 적용하는 과정에서 기존모형들의 목적함수를 완전하게 만족시켜 주는 해라고 할 수 있다. 이에 따라 수요량의 변화 및 기타 변수들의 변화에 적절히 대응할 수 없었으며, 입지의사결정자에게 입지결정에 대한 정보의 부족 등으로 선택의 기회를 폭넓게 제공하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 배경하에서 본 연구는 의사결정분석에서 엄격히 주어진 제약조건하에서의 목적식을 최적화하는 문제로서 제약조건을 반드시 만족시켜야만 했던 기존의 의사결정문제를 바탕으로, 애매한 환경에서의 의사결정을 주관적인 측면에서 가장 합리적으로 이루어 보려는 의도로 Zadeh교수가 제안한 퍼지이론을 이용하여 물류단지 입지 및 규모결정모형을 개발하고자 하였다. 모형의 현실적 적합성 및 적용가능성을 분석한 결과, 첫째, 입지 및 규모결정시 기존의 연구에서 제시할 수 없었던 현실세계의 유연적이고 융통성있는 측면을 반영하여 입지 및 규모를 결정해 낼 수 있었으며 둘째, 기존의 입지결정 모형에 비해 상대적으로 많은 의사결정 상황을 최종의사결정 자에게 다양한 정보 및 선택의 기회를 제공해 줄 수 있었다. 따라서 이 결과가 반드시 최적의 입지를 제시하고 있다고는 단정할 수 없으나 모든 자료들이 빠짐없이 정확하게 모형에 반영될 경우 현실적 상황에서 모형적용이 가능하다고 하겠으며 이 모형은 현실상황에서 발생하는 기타시설의 입지선정 문제에도 적용할 수 있을 것이라고 판단된다. 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.or objection to the criticism of eating dog meat is that male and female commonly answered most that ′As dog meat food Is our traditional food culture. it is not the problem to be found fault with by others.′ The second reason for that is followed by iris deliciousness.up compared the service quality perception factor of the food service provider. The result was that the group having both the " will buy the service again" and "will suggest to others" criteria, that is, with higher loyalty, tend to have higher points than other group s in the dimension of ′Employee attitude′ and ′ Cleanliness′(p〈0.05), which means these two dimensions are closely related to customer loyalty. 3) From a regression analysis for the service quality perception level of the food service provider and overall satisfaction, it has been found that :
Amirshahi, Alireza;Romoozi, Morteza;Raayatpanah, Mohammad Ali;Asghari, Seyyed Amir
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1624-1647
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2020
Vehicular network is one of the most important subjects for researchers in recent years. Anycast routing protocols have many applications in vehicular ad hoc networks. The aim of an anycast protocol is sending packets to at least one of the receivers among candidate receivers. Studies done on anycast protocols over vehicular networks, however, have capability of implementation on some applications; they are partial, and application specific. No need to say that the lack of a comprehensive study, having a strong analytical background, is felt. Mathematical modeling in vehicular networks is difficult because the topology of these networks is dynamic. In this paper, it has been demonstrated that vehicular networks can be modeled based on time-expanded networks. The focus of this article is on geographical anycast. Three different scenarios were proposed including sending geographic anycast packet to exactly-one-destination, to at-least-one-destination, and to K-anycast destination, which can cover important applications of geographical anycast routing protocols. As the proposed model is of MILP type, a decentralized heuristic algorithm was presented. The evaluation process of this study includes the production of numerical results by Branch and Bound algorithm in general algebraic modeling system (GAMS) software and simulation of the proposed protocol in OMNET++ simulator. The comprehension of the result of proposed protocol and model shows that the applicability of this proposed protocol and its reactive conformity with the presented models based on presented metrics.
This paper analyzes a multi-product inbound lot-sizing and outbound dispatching problem with multi-vehicle types in a third-party logistics distribution center. The product must be delivered to the customers within the delivery time window and backlogging is not allowed. Replenishing orders are shipped by several types of vehicles with two types of the freight costs, i.e., uniform and decreasing, are considered. The objective of this study is to determine the lot-size and dispatching schedules to minimize the total cost with the sum of inbound and outbound transportation and inventory costs over the entire time horizon. In this study, we mathematically derive a mixed-integer programming model and propose a genetic algorithm (GA1) based on a local search heuristic algorithm to solve large-scale problems. In addition, we suggest a new genetic algorithm (GA2) with an adjusting algorithm to improve the performance of GA1. The basic mechanism of the GA2 is to provide an unidirectional partial move of products to available containers in the previous period. Finally, we analyze the results of GA1 and GA2 by evaluate the relative performance using the gap between the objective values of CPLEX and the each algorithm.
For saving electricity bill, energy storage system(ESS) is being installed in factories, public building and commercial building with a Time-of-Use(TOU) tariff which consists of demand charge(KRW/kW) and energy charge(KRW/kWh). However, both of peak reduction and ESS special tariff are not considered in an analysis of initial cost payback period(ICPP) on ESS. Since it is difficult to reflect base rate by an amount of uncertain peak demand reduction during mid-peak and on-peak periods in the future days. Therefore, the ICPP on ESS can be increased. Based on this background, this paper presents the advanced analysis method for the ICPP on ESS. In the proposed algorithm, the representative days of monthly electricity consumption pattern for the amount of peak reduction can be found by the kmeans clustering algorithm. Moreover, the total expected energy costs of representative days are minimized by optimal daily ESS operation considering both peak reduction and the special tariff through a mixed-integer linear programming(MILP). And then, the amount of peak reduction becomes a value that the sum of the expected energy costs for 12 months is maximum. The annual benefit cost is decided by the amount of annual peak reduction. Two simulation cases are considered in this study, which one only considers the special tariff and another considers both of the special tariff and amount of peak reduction. The ICPP in the proposed method is shortened by 18 months compared to the conventional method.
본 논문은 장래 도입되는 KTX2 고속차량을 이용한 중련편성 운영계획 최적화를 위한 방법론 제시를 목적으로 한다. 중련편성 운영계획 최적화를 위한 수리적 모형을 제시하고, 제안된 수리적 모형의 적용방안을 제시한다. 특히 확률적 수요를 고려한 모형을 수립하여, 계획수립 단계에서 수요의 확률적 요소를 보다 현실적으로 반영하고, 모형내에서 좌석 서비스 수준을 직접 조정할 수 있다.
무선 메쉬 네트워크 (Wireless Mesh Network)는 넓은 지역에 저렴한 비용으로 무선 인터넷 서비스를 제공할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 하지만 무선 메쉬 네트워크는 게이트웨이 주변 노드로 트래픽이 집중되는 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 이러한 병목현상을 해결하기 위해서는 멀티 라디오를 사용하는 무선 메쉬 네트워크 구성이 필요하지만, 무분별한 안테나 설치는 전체 시스템 구축비용의 증가를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 트래픽 용량에 따라 최적화된 메쉬 클러스터 규모를 결정하고, 각 메쉬 라우터의 무선 채널 사용량에 따라 안테나 수의 차등적 배치를 통해 병목 현상 해소 및 시스템 구축비용의 최소화가 가능한 시스템 비용 최적화 모델을 제안한다. 제안 최적화 모델의 성능 분석을 위해 CPLEX를 사용해 사용자 트래픽과 게이트웨이 용량에 따른 네트워크 규모 및 최적의 안테나 수를 결정하는 최적해를 도출하였다. 그 결과 제안된 최적화 모델을 통해 멀티 라디오 무선 메쉬 네트워크 구성 시 병목 현상 해결 및 시스템 구축비용의 현저한 감소를 확인할 수 있었다.
Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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