VE는 공공건설사업의 예산절감과 기능향상, 구조적 안전, 품질 확보를 목적으로 하고 있다. 그러나 관련 내용이 설계의 경제성 검토 위주로 구성되어 있어 구조적 안전과 품질확보를 위한 검토가 미흡해 질 가능성이 문제점으로 지적되고 있고, VE를 단순한 원가절감방법으로 생각하는 인식으로 인해 VE 수행 시 비용절감에 치중된 대안이 제시되어 왔다. 이에 대한 개선방안으로 정부에서는 생애주기비용절감 가치향상 제안서를 도입하고 원안과 대안의 비용 점수와 기능 점수, 가치 변화를 명시하도록 하였다. 그러나 구체적인 방법과 기준이 제시되어 있지 않아 이론적 근거보다는 실무적 편의 위주의 방법이 사용되고 있다. 현행 방법은 원안과 대안의 비(比)를 이용하기 때문에 간단하고 사용이 편리하다. 하지만 현행 방법을 이용하여 평가 값을 점수화 하면 설계안 속성에 따라 다양한 값이 산출되어 광범위한 점수 분포를 나타낸다. 따라서 많은 양의 VE 안을 평가하여 수정 설계를 위한 최적 안을 선택하는 의사결정과정에서 평가자에게 혼란을 줄 수 있다. 이는 합리적인 의사결정을 저해하는 요소로서, VE대안의 비용과 성능 속성 정보를 이용하여 산출한 가치 점수의 신뢰성 및 객관성 검증의 어려움으로 이어진다. 본 연구는 VE 안 평가 시 의사결정의 효율성 제고를 위하여 기능 점수와 비용 점수 산출 절차와 방법을 고찰하여 문제점을 제시하고, 개선 방안으로서, 정규화 기반의 기능 및 비용 점수 산출 모델을 제시하였다.
When purchase prices of a raw material fluctuate over time, the total purchasing cost is mainly affected by reordering time. Existing researches focus on deciding the right time when the demand for each period is replenished at the lowest cost. However, the decision is based on expected future prices which usually turn out to include some error. This discrepancy between expected prices and actual prices deteriorates the performance of inventory models dealing with fluctuating purchase prices. In this paper, we propose a new inventory model which incorporates not only cost but also risk into making up a replenishment schedule to meet each period's demand. For each replenishment schedule, the risk is defined to be the variance of its total cost. By introducing the risk into the objective function, the variability of the total cost can be mitigated, and eventually more stable replenishment schedule will be obtained. According to experimental results from crude oil inventory management, the proposed model showed better performance over other models in respect of variability and cost.
This paper considers a facility location problem, which is concerned with locating facilities on a supply chain network and installing the associated equipments at the facilities to meet a given set of demands. The objective function is to minimize the sum of setup cost (facility opening cost and equipment installation cost), operation cost, and distribution cost. For the equipments, various choices of equipment modes need to be determined. Moreover, in the problem, overwork is allowed each facility but at expensive operation cost. The proposed problem is characterized as being NP-hard problem, so that a heuristic algorithm is derived. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, computational experiments with various numerical instances are conducted.
A cost minimization model for designing AS/RS (Automated Storage/Retrieval Systems) has been developed, whose objective function includes penalty cost caused by the incapability of meeting throughput rate requirements as well as S/R machine cost, storage rack cost, and interface conveyor cost. Since the model is a nonlinear integer programming problem which is very hard to solve with large problem size the problem is divided into four cases according to the ratio of horizontal S/R machine speed to its vertical speed and the existence of the penalty cost. A solution procedure is developed which solves each problem exactly under the different number of S/R machines.
This paper proposes an augmented Lagrange Hopfield network (ALHN) based method for solving multi-objective short term fixed head hydrothermal scheduling problem. The main objective of the problem is to minimize both total power generation cost and emissions of $NO_x$, $SO_2$, and $CO_2$ over a scheduling period of one day while satisfying power balance, hydraulic, and generator operating limits constraints. The ALHN method is a combination of augmented Lagrange relaxation and continuous Hopfield neural network where the augmented Lagrange function is directly used as the energy function of the network. For implementation of the ALHN based method for solving the problem, ALHN is implemented for obtaining non-dominated solutions and fuzzy set theory is applied for obtaining the best compromise solution. The proposed method has been tested on different systems with different analyses and the obtained results have been compared to those from other methods available in the literature. The result comparisons have indicated that the proposed method is very efficient for solving the problem with good optimal solution and fast computational time. Therefore, the proposed ALHN can be a very favorable method for solving the multi-objective short term fixed head hydrothermal scheduling problems.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권3호
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pp.246-255
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2017
The proposed design methodology represents a new approach to optimize the propeller-hull system simultaneously. In this paper, two objective functions are considered, the first objective function is Lifetime Fuel Consumption (LFC) and the other one is cost function including thrust, torque, open water and skew efficiencies. The variables of the propeller geometries (Z, EAR, P/D and D) and ship hull parameters (L/B, B/T, T and $C_B$) are considered to be optimized with cavitation, blades stress of propeller. The well-known evolutionary algorithm based on NSGA-II is employed to optimize a multi-objective problem, where the main propeller and hull dimensions are considered as design variables. The results are presented for a series 60 ship with B-series propeller. The results showed that the proposed method is an appropriate and effective approach for simultaneously propeller-hull system design and is able to minimize both of the objective functions significantly.
This paper presents a fuzzy optimum design of axisymmetrically loaded thin shells of revolution. This paper consists of two parts, namely: an elastic analysis using the new curved element for finite element analysis developed in this study for axisymmetrically loaded thin shells of revolution, and the volume optimization on the basis of results evaluated from the elastic analysis. The curved element to meridian direction is used to develop the computer program. The results obtained from the computer program are compared by exact solution of each analytic example. The fuzzy optimizations of thin shells of revolution are done using [Model 2] which is in the form of a conventional crisp objective function and constraints with non-membership function, and nonlinear optimum GINO (General Interactive Optimizer) programming. In this paper, design examples show that the fuzzy optimum designs of the steel water tank and the steel dome roof could provide significant cost savings.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
Habibi, Alireza;Ghawami, Fouad;Shahidzadeh, Mohammad S.
Computers and Concrete
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제18권5호
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pp.983-998
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2016
Structural optimization is one of the most important topics in structural engineering and has a wide range of applicability. Therefore, the main objective of the present study is to apply the Lagrange Multiplier Method (LMM) for minimum cost design of singly and doubly reinforced rectangular concrete beams. Concrete and steel material costs are used as objective cost function to be minimized in this study, and ultimate flexural strength of the beam is considered to be as the main constraint. The ultimate limit state method with partial material strength factors and equivalent concrete stress block is used to derive general relations for flexural strength of RC beam and empirical coefficients are taken from topic 9 of the Iranian National Building Regulation (INBR9). Optimum designs are obtained by using the LMM and are presented in closed form solutions. Graphical representation of solutions are presented and it is shown that proposed design curves can be used for minimum cost design of the beams without prior knowledge of optimization and without the need for iterative trials. The applicability of the proposed relations and curves are demonstrated through two real life examples of SRB and DRB design situations and it is shown that the minimum cost design is actually reached using proposed method.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.196-203
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2022
The resource constrained scheduling problem (RCSP) constitutes one of the most challenging problems in Project Management, as it combines multiple parameters, contradicting objectives (project completion within certain deadlines, resource allocation within resource availability margins and with reduced fluctuations), strict constraints (precedence constraints between activities), while its complexity grows with the increase in the number of activities being executed. Due to the large solution space size, this work investigates the application of Genetic Algorithms to approximate the optimal resource alolocation and obtain optimal trade-offs between different project goals. This analysis uses the cost of exceeding the daily resource availability, the cost from the day-by-day resource movement in and out of the site and the cost for using resources day-by-day, to form the objective cost function. The model is applied in different case studies: 1 project consisting of 10 activities, 4 repetitive projects consisting of 40 activities in total and 16 repetitive projects consisting of 160 activities in total, in order to evaluate the effectiveness of the algorithm in different-size solution spaces and under alternative optimization criteria by examining the quality of the solution and the required computational time. The case studies 2 & 3 have been developed by building upon the recurrence of the unit/sub-project (10 activities), meaning that the initial problem is multiplied four and sixteen times respectively. The evaluation results indicate that the proposed model can efficiently provide reliable solutions with respect to the individual goals assigned in every case study regardless of the project scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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