Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.4
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pp.67-86
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2002
This paper considers subway crew scheduling problem. Crew scheduling is concerned with finding a minimum number of assignments of crews to a given timetable satisfying various restrictions. Traditionally, crew scheduling problem has been formulated as a set covering or set partitioning problem possessing exponentially many variables, but even the LP relaxation of the problem is hard to solve due to the exponential number of variables. In this paper. we propose two basic techniques that solve the subway crew scheduling problem in a reasonable time, though the optimality of the solution is not guaranteed. We develop an algorithm that solves the column-generation problem in polynomial time. In addition, the integrality of the solution is accomplished by variable-fixing technique. Computational result for a real instance is reported.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.1
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pp.33-40
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2008
This paper presents a new scheduling scheme in wireless distributed network. To overcome the limited information about unfamiliar mobile nodes and to reduce the required system performance, we propose a scheduling algorithm of job allocation based on the trust model. The suggested scheduler evaluate an unfamiliar mobile node's trust and make reference to the trust value of neighboring scheduler. This scheduling algorithm can avoid malicious or selfish mobile nodes by assigning low trust values. We also present a trust evaluation metric and show the efficiency of suggested scheduling algorithm by performance evaluation.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.169-173
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2015
The linear scheduling method or line-of-balance (LOB) is a popular choice for projects that involve repetitive tasks during project execution. The method, however, produces deterministic schedule that does not convey a range of potential project outcomes under uncertainty. This results from the fact the basic scheduling parameters such as crew production rates are estimated to be deterministic based on single-point value inputs. The current linear scheduling technique, therefore, lacks the capability of reflecting the fluctuating nature of the project operation. In this paper the authors address the issue of how the variability of operation and production rates affects schedule outcomes and show a more realistic description of what might be a realistic picture of typical projects. The authors provide a solution by providing a more effective and comprehensive way of incorporating the crew performance variability using a Monte Carlo simulation technique. The simulation outcomes are discussed in terms of how this stochastic approach can overcome the shortcomings of the conventional linear scheduling technique and provide optimum schedule solutions.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.13
no.6
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pp.565-578
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2013
Batch production is common in repetitive construction projects, and it is not unusual for different batch sizes to be used by contractors in one project. While several scheduling methods, such as the Linear Scheduling Method (LSM) and the Repetitive Scheduling Method (RSM) have been proposed and used, no mathematical method for repetitive construction projects has been developed, and it is difficult to consider different batch sizes with the existing methods. An original mathematical algorithm for scheduling repetitive projects with different batch sizes is proposed in this study. This algorithm is illustrated with assumptions of resource continuity and single path in a project and introduces new terms, control batch and critical batch. The algorithm logics and mathematical equations are validated by comparison with the outcomes from a graphical scheduling approach through a simple and practical hypothetic project. As a result, it is expected that the proposed algorithm can be easily adapted and extended to computer software for scheduling, and can be a starting point for research on batch size management in repetitive construction projects.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.1
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pp.59-69
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2018
The up-to-date business environment for Korean manufacturers is very complex and rapidly changing. Especially, the companies have faced with various changes derived from small quantity batch production, diversification of customer demands, and short life cycles of products. Consequently, the Korean manufacturing companies are in need of more efficient production planning and scheduling techniques. In this paper, the research trend of scheduling techniques is investigated to provide relevant information to researchers in this field. Furthermore, some implications for future researches are presented regarding literatures published in Korea over the last 10 years. This paper presents an entire investigation into Korean research works on scheduling (2,569 papers) that are published from 2007 to 2016. Especially, detailed analysis was carried out in the following three industry : 1) semiconductor, 2) shipbuilding and 3) automobile. In this paper, approaches to scheduling presented in the literature are categorized into the following three categories : 1) application, 2) algorithm, and 3) simulation modeling. First, in the semiconductor industry, scheduling techniques related to semiconductor cleaning processes, photolithography processes, chemical processes, transport and transport equipment have been found to be dominant. Second, the shipbuilding industry is focused on assembly processes, transporter, crane and various existing production management system. On the other hand, the scheduling research of the automobile industry is mainly focused on the vehicle movement routing and procurement supply-chain planning algorithm in terms of logistics. The conclusion of this study are expected to provide many implications for various types of academic and practical follow-up studies related to scheduling in consideration of main characteristics of semiconductor, shipbuilding and automobile industries.
The systematic management of technology infrastructure increasingly becomes critical as it represents the driving power for creating competitive advantage of nations and enterprises. In this sense, public facility and equipment, which is one major asset of technology infrastructure, should be managed effectively, systematically and efficiently to increase its overall equipment effectiveness. However, the manual and off-line communication was the unique way to communicate between the suppliers who provide facilities in the public sector and the customers who utilize the facilities in the industrial sector. This communication way caused invisibility of available usage time and increase of idle time, thereby decreasing the equipment effectiveness. This paper presents an web-based scheduling system that enables real-time collaboration and information sharing for increasing the equipment effectiveness. The designed system performs scheduling, facility management, order management and customer relationship management in an on-line platform, and carries out the processing and storing of relevant information in an integrated database. The paper includes a development approach to identify business process models and standardized system models by using object-modeling technique. The deliverable of the present work will contribute to increasing the equipment effectiveness by enhancing visibility, transparency and predictability by means of the integration with a legacy Enterprise Resource Planning.
In multi-objective scheduling problems, the objectives are usually in conflict. To obtain a satisfactory compromise and resolve the issue of NP-hardness, most existing works have suggested employing meta-heuristic methods, such as genetic algorithms. In this research, we propose a novel data-driven approach for generating a single solution that compromises multiple rules pursuing different objectives. The proposed method uses a data mining technique, namely, random forests, in order to extract the logics of several historic schedules and aggregate those. Since it involves learning predictive models, future schedules with the same previous objectives can be easily and quickly obtained by applying new production data into the models. The proposed approach is illustrated with a simulation study, where it appears to successfully produce a new solution showing balanced scheduling performances.
The concept of ubiquitous computing has changed the way we look at computing. In the ubiquitous computing, the service depends on the contexts. The existing scheduling management systems require the contexts, but does not consider various contexts. In this paper, we design and implement new web-based scheduling management system adaptive to contexts. We implemented our system by using user, time, season, location. The results show that our system suggests a good scheduling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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