Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.42
no.1
/
pp.143-150
/
2019
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.
Kim, Jeong Yup;Park, Myung Ky;Lee, Gi Ha;Jung, Kwan Sue
Journal of Korea Water Resources Association
/
v.47
no.10
/
pp.891-906
/
2014
This study suggests the hedging rule of MIP (Mixed Integer Programing) in counting the risk evaluation criteria of the objective function and constraints in order to provide the optimum operating rule in reservoir system as constraining water shortage as much as possible which may happen in the downstream control point of water supply in the aspect of water system management. The proposed model is applied to the Han-river reservoir system for two testing periods (Case I: Jan. 1993~Dec. 1997, Case II: Jan. 1999~Dec. 2003). The model based on the hedging rule with trigger volume, estimated in this study shows that in Case I, the monthly minimum discharge was $310.6{\times}10^6m^3$ in the single operation, $56.3{\times}10^6m^3$ in the joint operation, and $317.5{\times}10^6m^3$ in the hedging rule and also, in Case II, the monthly minimum discharge was found to be $204.2{\times}10^6m^3$ in the single operation, $111.2{\times}10^6m^3$ in the joint operation, and $243.7{\times}10^6m^3$ in the hedging rule. In conclusion, the hedging rule, proposed in this study can decrease vulnerability while guarantees reliability and resiliency.
The offshore oil production requires a huge amount of cost and time accompanied by multiple variables due to the peculiar nature of 'offshore'. And every process concerned is controlled by elaborate series of plans for reducing loss of lives, environment and property. This paper treats an optimization problem for offshore oil production and transportation. We present an offshore production and transportation network to define scope of the problem and construct a mixed integer linear programming model to tackle it. To demonstrate the validity of the optimization model presented, some computational experiments based on hypothetical offshore oil fields and demand markets are carried out by using MS Office Excel solver. The downstream of the offshore production and transportation network ends up with the maritime transportation problem distributing the crude oil produced from offshore fields to demand markets. We used MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling) which was built to resolve this maritime transportation problem. The paper concludes with the remark that the results of the study might be meaningfully applicable to the real world problems of offshore oil production and transportation.
In existing models in optimization, the crisp data improve has been used in the objective or constraints to derive the optimal solution, Besides, the subjective environments are eliminated because the complex and uncertain circumstances were regarded as Probable ambiguity, In other words those optimal solutions in the existing models could be the complete satisfactory solutions to the objective functions in the Process of application for industrial engineering methods to minimize risks of decision-making. As a result of those, decision-makers in location Problems couldn't face appropriately with the variation of demand as well as other variables and couldn't Provide the chance of wide selection because of the insufficient information. So under the circumstance. it has been to develop the model for the location and size decision problems of logistics facility in the use of the fuzzy theory in the intention of making the most reasonable decision in the Point of subjective view under ambiguous circumstances, in the foundation of the existing decision-making problems which must satisfy the constraints to optimize the objective function in strictly given conditions in this study. Introducing the Process used in this study after the establishment of a general mixed integer Programming(MIP) model based upon the result of existing studies to decide the location and size simultaneously, a fuzzy mixed integer Programming(FMIP) model has been developed in the use of fuzzy theory. And the general linear Programming software, LINDO 6.01 has been used to simulate, to evaluate the developed model with the examples and to judge of the appropriateness and adaptability of the model(FMIP) in the real world.
Amirshahi, Alireza;Romoozi, Morteza;Raayatpanah, Mohammad Ali;Asghari, Seyyed Amir
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.4
/
pp.1624-1647
/
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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
/
v.41
no.3
/
pp.233-242
/
2015
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.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.67
no.10
/
pp.1278-1285
/
2018
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.
This paper presents a mathematical model for a double-fleet operation in Korean high speed rail (HSR). KORAIL has a plan to launch new HSR units in 2010, which are composed of 10 railcars. The double-fleet operation assigns a single-unit or two-unit fleet to a segment, accommodating demand fluctuation. The proposed model assumes stochastic demand and uses chance-constrained constraints to assure a preset service level. It can be used in the tactical planning stage of the rail management as it includes several real-world conditions, such as the capacities of the infra-structures and operational procedures. In the solution approach, the expected revenue in the objective function is linearized by using expected marginal revenue, and the chance-constrained constraints are linearized by assuming that demands are normally distributed. Subsequently, the model can be solved by a mixed-integer linear programming solver fur small size problems. The test results of the model applied to Friday morning train schedules for one month sample data from KTX operation in 2004 shows that the proposed model could be utilized to determine the effectiveness of double-fleet operation, which could significantly increase the expected profit and seat utilization rates when properly maneuvered.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
/
v.47
no.7
/
pp.51-58
/
2010
Wireless Mesh Network has drawn much attention due to wide area service coverage with low system cost. However, there is a bottleneck problem in wireless mesh network since the traffic is aggregated into a gateway. Placement of multi-radio can easy the bottleneck problem, but without careful design it results in unnecessary system cost increasement. In this paper, we propose a system cost minimization through differential antenna placement where optimum antenna placement is determined by the required wireless link capacity. With CPLEX program, optimum number of antennae is determined as a function of local user traffic and gateway capacity. From numerical analysis, it is confirmed that our proposed model can solve bottleneck problem, and at the same time save the system cost.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.39
no.2
/
pp.28-36
/
2016
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.