Dispatching rule plays an important role in a hybrid flow shop. Finding the appropriate dispatching rule becomes more challenging when there are multiple criteria, uncertain demands, and dynamic manufacturing environment. Using a single dispatching rule for the whole shop or a set of rules based on a single criterion is not sufficient. Therefore, a multi-criteria decision making technique using 'the order preference by similarity to ideal solution' (TOPSIS) and 'analytic hierarchy process' (AHP) is presented. The proposed technique is aimed to find the most suitable set of dispatching rules under different manufacturing scenarios. A simulation based case study on a PCB manufacturing process is presented to illustrate the procedure and effectiveness of the proposed methodology.
This research shows that fuzzy set theory can be useful in modeling and solving flow shop scheduling problems with uncertain processing times and illustrates a method for solving job sequencing problem which the opinions of experts disagree in each processing time. In this study, FCDS (Fuzzified Campbell-Dudek-Smith) algorithm and FNEH (Fuzzified Nawaz-Enscope-Ham) algorithm are proposed to improve the fuzzified Branch & Bound algorithm that requires long run-time and computational complexities to find the optimal sequence. These proposed algorithms are also designed to treat opinions of experts. In this paper, Fuzzy processing times are expressed as triangular fuzzy numbers and comparison method use Lee-Li method and ranking method based on the dominance property. On the basis of the proposed method, an example is presented.
Quantity discounts provide a practical foundation for supply chain inventory policies, improving the supplier's profit and reducing the buyer's inventory cost simultaneously. Traditional quantity-discount research, which deals with inventory coordination between a buyer and a supplier, is extended to a stationary stochastic environment. This research shows that the magnitude of the optimal discounts scheduled by the deterministic quantity discount models may not be large enough to cover the buyer's additional inventory stocking risks under uncertain conditions. As a result, the buyer's total inventory cost may often increase rather than decrease. In contrast, the proposed model allows the supplier to identify the discount level, which shares the buyer's amplified risk associated with temporary overstocking and ensures that both buyer and supplier benefit economically. The performance of the proposed model was tested in the continuous review environments via numerical experiments. The experimental results support the proposed method as a feasible alternative in coordinating inventory decisions under stochastic demand.
In this paper, we propose the valuation frame of the IT(Information Technology) ventures using ROV(Real Options Valuation) model. Generally, ROV can comprises the traditional valuation method such as DCF(Discounted Cash Flow), which can measure only the tangible value of a firm from the expected future earnings, in that ROV can additionally measure the intangible value such as the strategic value of a firm in the uncertain environment. We set up the hypothetic IT venture future investment plan and assume that there are a growth option and a switching option consequently along the investment time horizon, which are caused by each characteristics of ventures and IT technologies, especially modularity. In the case that there are several embedded real options in the firm's investment plan in a row, we should apply the compound option pricing model as a real option valuation model in order to consider the value interaction between real options. In an addition, we present the results of optimal investment timing analysis using real options approach and compare them. with those of the original assumed investment timing.
The paper presents an intelligent time series model to predict uncertain electricity market price in the deregulated industry environment. Since the price of electricity in a deregulated market is very volatile, it is difficult to estimate an accurate market price using historically observed data. The parameter of an intelligent time series model is obtained based on the simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA). The SPSA is flexible to use in high dimensional systems. Since prediction models have their modeling error, an error compensator is developed as compensation. The SPSA based intelligent model is applied to predict the electricity market price in the Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM) electricity market.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제4권2호
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pp.61-68
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2003
The space systems are being operated in a uncertain space environment and are desired to have autonomous capability for long periods of time without frequent telecommunications with the ground station. At the same time, requirements for new set of satellite system set of projects/systems calling for "autonomous" operations for long unattended periods of time are emerging. Since, by the nature of space systems, it is desired to perform its mission flawlessly and also it is of extreme importance to have fault-tolerant sensors and actuators for the purpose of validating science measurement data for the mission success. This studies focused on the identification/demonstration of critical technology innovations that will be applied to the Validation Control System.
Many countries concentrated on the space developments to enhance the national security and the people's quality of life. A space launch vehicle for accessing the space is a typical large complex system that is composed of the high-technology like high-performance, high-reliability, superhigh-pressure, etc. The project developing large complex system like space launcher is mostly conducted in the uncertain environment. To achieve a goal of the project, its success probability should be enhanced consistently by reducing its uncertainty during the life cycle: it's possible to reduce the project's uncertainty by performing the risk management (RM) that is a method for identifying and tracing potential risk factors in order to eliminate the risks of the project. In this paper, we introduce the risk management (RM) process applied for a Space Launch Vehicle R&D Project.
본 논문에서는 다수의 강화 학습 에이전트들의 학습 결과 및 Expert의 지식을 하나의 학습 알고리즘으로 융합하는 강화학습인 "potential-based" reinforcement learning(RL)기법에 불확실한 환경에서의 의사결정 알고리즘인 Case-based Decision Theory(CBDT)를 적용한 "RLs-CBDT"를 제안한다. 그리고 테트리스 실험을 통하여 기존의 RL 알고리즘에 비해 RLs-CBDT가 최적의 정책에 더 마르게 수렴하는 것을 보인다.
Purpose - The objective of this paper is to explain how the Chinese distribution market will continue to bring tremendous business opportunities to commercial enterprises given the relatively strong economic fundamentals and substantial government-led measures for boosting domestic demand. Research design, data, and methodology - The study conducted a survey on China's 2011 retail market data. After empirically analyzing the data on retail sales, online retail markets, and franchises, we believe that online retailing in China will maintain its growth momentum. Results - This study shows that 2012 is expected to be a challenging year for the retail sector, as both external and internal pressures are likely to persist. Some of the major challenges facing retailers in China are mentioned below. Conclusions - Retailers in China face several major challenges. First, the uncertain economic outlook is having a considerable impact on China's retail market. Second, China's retailers face an unfair competition environment. Third, they are suffering the impacts of product safety problems.
Most autonomous mobile robots view things only in front of them. As a result, they may collide against objects moving from the side or behind. To overcome the problem we have built an Active Omni-directional Range Sensor that can obtain omnidirectional depth data by a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system makes a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed and achieves two dimensional depth map, in real time, once an image capture. The experimental results show that the proposed sensor system provides the best potential for navigation of the mobile robot in uncertain environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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