Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.4
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pp.265-276
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2005
ELECTRE IS requires the decision maker (DM) to specify several parameters such as weights, pseudo-criteria thresholds and the concordance level. Among these parameters, the concordance level has a significant effect on the outranking relation. And the number of alternatives selected may be sensitive to the value of these parameters. Therefore the DM may have to perform many iterations to obtain the desired number of alternatives in the kernel set. In this study, we developed a mixed-integer programming (MIP) model to elicit the concordance level and thereby to choose the desired number of alternatives in the kernel set. The MIP model can be applied in the interactive process so that the pseudo-criteria thresholds are adjusted according to the results of MIP model. Using the MIP model in the interactive process, we can reduce the number of iterations needed to perform ELECTRE IS.
In Korea, deap-sea fishing industry plays an important role in a food industry. However, it is in a difficult situation because of the more competitive business environment. Therefore, there is a need to restructure the deap-sea fishing industry by scraping superannuated ships. This paper is designed to present scrap programs for deap-sea fishing industry of Korea. We performed ratio analysis to evaluate financial performance of fishing companies and then applied a mixed integer programming (MIP) model to identify optimal schedule for scraping. The results of the financial ratio analysis indicates that it is legible to provide governmental aid to Atlantic trawl, Northern Pacific trawl, and Indian ocean trawl with minimum required rate of return (MRR) of 3%, and the Atlantic strip fishing industry is qualified to receive the governmental aid with MRR value of 5%. Furthermore, by applying the MIP model to develop scrap planning, we demonstrate how our model can be used to restructure the deap-sea fishing industry of Korea.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.1
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pp.89-95
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2006
Planning distributed manufacturing logistics is one of main issues in supply chain management. This paper proposes a hybrid heuristic approach for the Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem (MLCLSP) in supply chain network. MLCLSP corresponds to a mixed integer programming (MIP) problem. With integer variable solutions determined by heuristic search, this MIP problem becomes linear program (LP). By repeatedly solving the relaxed MIP problems with a heuristic search method in a hybrid manner, this proposed approach allocates finite manufacturing resources fur each distributed facilities and generates feasible production plans. Meta heuristic search algorithm is presented to solve the MIP problems. The experimental test evaluates the computational performance under a variety of problem scenarios.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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pp.1125-1129
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2015
Increasing peak load is one of the major concerns about operation of urban railroad systems. Since ESSs (Energy Storage Systems) have a great potential for shaving the peak load, there has been a growing interest in the use of ESS for peak load reduction. Also, ESS can be optimally scheduled to minimize the electricity purchasing cost under a given ToU (Time-of-Use) tariff by taking advantage of electricity price difference between peak and off-peak time. This paper presents a Mixed Integer Programming (MIP)-based ESS scheduling method to minimize the electricity purchasing cost under a ToU tariff for an urban railroad system.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.212-221
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2022
Currently, issues related to freight at Vietnamese logistics companies are becoming more and more urgent because of typical problems in Vietnam such as traffic, infrastructure, and application of information technology. This problem has been studied by applying many different approaches such as Integer Programming (LP), Mixed Integer Programming (MIP), hybrid, meta search, … In this paper, we applied the ILP model in order to deal with the VRP problem in a small size logistics company which is very popular in Vietnam. The experiments showed promising results with some optimal solutions with some small extra costs.
This paper considers the allocation and engagement scheduling of air defense missiles by using MIP (mixed integer programming). Specifically, it focuses on developing a realistic MIP model for a real battle situation where multiple enemy missiles are headed toward valuable defended assets and there exist multiple air defense missiles to counteract the threats. In addition to the conventional objective such as the minimization of surviving target value, the maximization of total intercept altitude is introduced as a new objective. The intercept altitude of incoming missiles is important in order to minimize damages from debris of the intercepted missiles and moreover it can be critical if the enemy warhead contains an atomic or chemical bomb. The concept of so called the time window is used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. Lastly, the model is extended to simulate the situation where the guidance radar, which guides a defense missile to its target, has the maximum guidance capacity. The initial mathematical model developed contains several non-linear constraints and a non-linear objective function. Hence, the linearization of those terms is performed before it is solved by a commercially available software. Then to thoroughly examine the MIP model, the model is empirically evaluated with several test problems. Specifically, the models with different objective functions are compared and several battle scenarios are generated to evaluate performance of the models including the extended one. The results indicate that the new model consistently presents better and more realistic results than the compared models.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.38
no.1
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pp.57-66
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2012
The paper deals with the development of a model for group decision making under multiple criteria. The Multi-criteria group decision making (MCGDM) is the process to determine the best compromise solution in a set of competing alternatives that are evaluated by decision makers having their own preferences on conflicting objectives. For MCGDM, we propose a Mixed-Integer Programming (MIP) model that implements a revised median approach by noticing that the original median approach cannot consider the willingness to reject and the indifferent preference conditions. The proposed MIP model tries to select a common best Pareto-optimal solution by maximizing the overall desirability considering the willingness to reject and the indifferent preference that represent the tolerance measure of each decision maker. To evaluate the effectiveness of the proposed model, we compared the results of the proposed model with those of the median approach. The results showed that the proposed MIP model produces more realistic and better compromised alternative by incorporating the decision maker's willingness to reject and the indifferent preferences over each criteria.
The increased environmental concerns and the emphasis on recycling are gradually shifting the orientation of municipal solid waste (MSW) management. This paper is designed to evaluate regionalization programs for MSW management system. We developed a mixed intiger network programming (MIP) model to identify environment-friendly, cost-effective expansion plans for regionalization scenarios considered. The MIP model is a dynamic capacity expansion model based on the network flow model that depicts the MSW management cycle. In particular, our model is designed to determine the optimal form of regionalization using binary variables. We apply this model to assess the regionalization program of Seoul Metropolitan City, which includes three scenarios such as 1) districting, 2) regionalization with neighboring self-governing districts, and 3) g1obalization with all districts. We demonstrate how our model can be used to plan the MSW system. The results indicate that optimal regionalization with nearby self-governing districts can eliminate unnecessary landfills and expansions if jurisdictional obstacles are removed.
This study introduces a method that selects equipments, so as to reach the reliability level, carrying out an optimization analysis which considers the reliability data and cost of the equipments. A more practical optimization problem has been formed using the object function based on the discrete function and the constraints. The jacked reactor being the subject, an optimization analysis was performed on equipments that have different failure rates depending on costs in order to reach the target reliability level required by the system. The mixed-integer programming (MIP) was used for this optimization analysis. When the jacked reactors target level of reliability was $1.65{\times}10^{-4}$, the result of the analysis showed the equipments with high cost and low failure rate were selected. However when the target level of reliability was low, the result showed that by choosing the equipments with lower cost and reliability over the more expensive one, the desired target level could be reached.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.4
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pp.87-104
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2014
This paper proposes regionally centralized multistage reverse logistics (cmRL) networks and regionally decentralized multistage reverse logistics (dmRL) networks. cmRL considers whole area of RL network, while dmRL regionally distributed area of RL network. Each type is formulated by the mixed integer programming (MIP) models, which are realized in genetic algorithm (GA) approach. Two types of numerical experiments using RL network are presented and various measures of performance are used for comparing the efficiency of the cmRL and the dmRL. Finally, it is proved that the performance of the cmRL is superior to that of the dmRL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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