Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.89-97
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2016
This paper addresses the problem of the construction planning of artillery positions, for which we present an optimization model and propose a heuristic algorithm to solve problems of practical size. The artillery position construction plan includes the assignment of engineers to support the artillery and the schedule of the support team construction sequence. Currently, in the army, managers construct the plan based on their experience. We formulate the problem as a mixed integer program and present a heuristic that utilizes the decomposition of the mixed integer model. We tested the efficacy of the proposed algorithm by conducting computational experiments on both small-size test problems and large-size practical problems. The average optimality gap in the small-size test problem was 6.44% in our experiments. Also, the average computation time to solve the large-size practical problems consisting of more than 200 artillery positions was 79.8 seconds on a personal computer. The result of our computational experiments shows that the proposed approach is a viable option to consider for practical use.
The goal of solving a contiguous land acquisition problem is to find an optimal cluster of land parcels so that one can move from an acquired parcel to another without leaving the cluster. In many urban and regional planning applications, criteria such as acquisition cost and compactness of acquired parcels are important. Recent research has demonstrated that spatial contiguity can be formulated in a mixed integer programming framework. Spatial compactness, however, is typically formulated in an approximate manner using parameters such as external border length or other shape indices of acquired land parcels. This paper first develops an alternative measure of spatial compactness utilizing the characteristics of the internal structure of a contiguous set of land parcels and then incorporates this new measure into a mixed integer program of contiguous land acquisition problems. A set of computational experiments are designed to demonstrate the use of our model in a land acquisition context.
A remarshalling is studied as an important operational strategy in an automated container terminal to enhance the productivity of container handling. This means the rearrangements of the containers scattered at a vertical yard block. The dispatching problem for remarshalling is selecting the remarshalling operation considering the available operation time and deciding the operation sequencing to maximize the effectiveness of remarshalling. This study develops the optimal mathematical model for yard crane dispatching problem with mixed integer program and explains dispatching problem using an example. However it is difficult to apply this model to a field problem because of its computational time. Therefore, we compare the representative 5 dispatching rules for real world adaption. In a numerical experiment, maximum weight ratio(MR) rule shows an overall outstanding performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.3
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pp.467-477
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2009
Renewable Portfolio Standard (RPS) is a regulatory policy that requires the generation companies to increase the proportion of renewable energy sources such as wind, solar, LFG, fuel cell, and small hydro. Recently, Korean government decided to increase the portion of renewable energy to 3% to total electricity generation by 2012 from the current level of 0.13%. To achieve this goal, an innovative plan for market competitiveness would be required in addition to the present Feed-In-Tariff (FIT). That is Korean government has taken it into consideration to introduce a Renewable Portfolio Standard (RPS) as an alternative to FIT. This paper reviews the impact of RPS on the long-term fuel mix in 2020. The studies have been carried out with the GATE-PRO (Generation And Transmission Expansion PROgram) program, a mixed-integer non-linear program developed by Hongik university and Korea Energy Economics Institute. Detailed studies on long-term fuel mix in Korea have been carried out with four RPS scenarios of 3%, 5%, 10% and 20%. The important findings and comments on the results are given to provide an insight on future regulatory policies.
The United States automotive recycling infrastructure has successfully reduced the amount of automotive waste sent to landfills, especially since the introduction of shredders in the late 1950s. Shredders are necessary to process and recycle automotive hulks and other durable goods. However, this industry faces significant challenges as the automotive manufacturers are increasing the use of nonmetallic components which are difficult to recycle. Additionally, it is becoming obvious that automobiles contain hazardous materials which place heavy burdens on the environment. To address this growing concern, we propose a process planning model for automotive shredders to make tactical decisions regarding at what level to process and at what level to reprocess feed stock materials. The purpose of this paper is to test analytical models to help shredders improve the profitability and efficiency of the bulk recycling processes for end of life automobile returns. The work is motivated by an actual recycling problem that was observed at Capitol City Metals shredding facility in Indianapolis, Indiana.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.47-65
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1998
We consider a multiperiod capacity planning problem for determining a mix of flexible and dedicated capacities under budget restriction. These capacities are controlled by purchasing flexible machines and/or new dedicated machines and disposing old dedicated machines. Acquisition and replacement schedules are determined and operations are assigned to the flexible or dedicated machines for the objective of minimizing the sum of discounted costs of acquisition and operation of flexible machines, new dedicated machines, and old dedicated machines. In this research, the Problem is formulated as a mixed integer linear Program and solved by a Lagrangian relaxation approach. A subgradient optimization method is employed to obtain lower bounds and a multiplier adjustment method is devised to improve the bounds. We develop a linear programming based Lagrangian heuristic algorithm to find a good feasible solution of the original problem. Results of tests on randomly generated test problems show that the algorithm gives relatively good solutions in a reasonable amount of computation time.
There is a worldwide trend to automate the handling operations in port container terminals in an effort to improve productivity and reduce labor cost. This study iscusses how to apply an AGV(automated guided vehicle) system to the handling of containers in the yard of a port container ter-minal. The main issue of this paper is how to assign tasks of container delivery to AGVs during ship operations in an automated port container terminal. A dual-cycle operation is assumed in which the loading and the discharging operation can be performed alternately. Mixed integer linear program-ming formulations are suggested for the dispatching problem. The completion time of all the dis-charging and loading operations by a quayside crane is minimized, and the minimization of the total travel time of AGVs is also considered as a secondary objective. A heuristic method using useful properties of the dispatching problem is suggested to reduce the computational time. The perfor-mance of the heuristic algorithm is evaluated in light of solution quality and computation time.
This paper presents a mathematical model for a class of vertical integration decisions. The problem structure of interest consists of raw material vendors, components suppliers, components processing plants, final product (assembly) plants and external components buyers. Economic feasibility of operating components plants instead of keeping outside suppliers is our major concern. The model also determines assignment of product lines and production volumes to each open plant considering the cost impacts of economies of scale and plant complexity. The problem formulation leads to a concave, mixed integer mathematical program. Given the state of the art of nonlinear programming techniques, it is often not possible to find global optima for reasonably sized such problems. We developed an optimization solution algorithm within the framework of Benders decomposition for the case of a piecewise linear concave cost function. It is shown that our algorithm generates optimal solutions efficiently.
We consider the problem of scheduling communications in wireless sensor networks (WSNs) to ensure battery preservation through the use of the sleeping mode of sensors.We propose a communication protocol for 1-hop WSNs and extend it to multi-hop WSNs through the use of a 1-hop clustering algorithm.We propose to schedule communications in each cluster in a virtual communication ring so as to avoid collisions. Since clusters are cliques, only one sensor can speak or listen in a cluster at a time, and all sensors need to speak in each of their clusters at least once to realize the communication protocol. We model this situation as a mathematical program.
This paper considers the problem of revising train departure time to reduce electric power consumption of mass rapid transit (MRT) railways. The motion of a train running between stations is divided into three phases: traction, coasting, and deceleration phases. The traction phase requires high electric power to operate MRT railways. In the coasting phase, the train moves stably by consuming little or no power. The deceleration phase is a braking mode and produces some electric power called regenerated brake power owing to inertia force for the train generated In the traction and coasting phases. The regenerative energy can be used by other accelerating trains within a specific range from the train and thereby the power consumptions of train can be reduced. We developed a mixed integer programming model to solve the problem. To validate the suggested model, a computational experiment was conducted using real data from Korea Metropolitan Subway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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