• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.129-136
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• 2003

설비입지문제는 고객에게 좋은 서비스를 제공하면서 전체 비용을 최소화하는 의사결정을 요구한다. 본 논문은 제한된 총 투자 비용 하에서 최대의 서비스 수준을 달성하기 위하여 고정비를 가지는 설비의 입지를 결정하는 문제에 관한 것이다. 이 문제에 대해 수리 모형을 제시하고, 라그랑지안 기법을 이용한 발견적 기법을 통하여 해를 구하였다. 문제의 상한(Upper Bound)은 서브그래디언트(Subgradient) 최적화 기법을 사용하여 구하였고, 하한(Lower Bound)을 구하기 위하여 커팅(Cutting) 알고리즘이라는 새로운 기법을 개발하여 적용하였다. 임의로 생성된 데이터를 이용하여 비용과 커버 가능거리라는 두 가지 관점에서 실험을 하고 제안된 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.19 no.37
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• pp.145-152
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• 1996

일반적으로 자동공정계획(CAPP) 시스템에서 사용되는 공정변수의 값들은 한번 적당한 값으로 선택되면 보통 변치 않고 늘 사용된다. 그러나 그것들은 작업상의 여러 조건들에 따라 변하기 마련이다. 이것을 반영하지 않은 공정계획은 정확할 수 가 없다. 본 논문에서는 작업조건 및 환경에 따라 변화하는 공정변수의 값들을 실제의 정확한 값으로 유지하기 위한 방법을 개발하였다. 공정의 성공 여부가 기존의 해당 공정변수의 값들에 반영되어 새로운 값을 구하는 알고리즘이 개발되었다. 한 공정이 선행공정과 얽혀 있는 경우(coupled processes)도 고려되었다. 개발된 알고리즘은 해석적인 방법으로 증명되었다.

• Proceedings of the Military Operations Research Society of Korea Conference
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• 2005.03a
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• pp.143-153
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• 2005

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1999.04a
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• pp.318-319
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• 1999

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1999.04a
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• pp.173-173
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• 1999

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.652-652
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• 2004

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2004.05a
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• pp.49-49
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• 2004

• Proceedings of the Military Operations Research Society of Korea Conference
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• 2007.03a
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• pp.51-74
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• 2007

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.33 no.2
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• pp.31-47
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• 2007

The main purpose of this study is to find out the best solution of the vehicle routing problem with hard time window by using both genetic algorithm and heuristic. A mathematical programming model was also suggested in the study. The suggested mathematical programming model gives an optimal solution by using ILOG-CPLEX. This study also suggests a hybrid genetic algorithm which considers the improvement of generation for an initial solution by savings heuristic and two heuristic processes. Two heuristic processes consists of 2-opt and Or-opt. Hybrid genetic algorithm is also compared with existing problems suggested by Solomon. We found better solutions rather than the existing genetic algorithm.

• The Journal of Bigdata
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• v.9 no.1
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• pp.141-152
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• 2024

In the biopharmaceutical contract manufacturing organization (CMO) business, establishing a production schedule that satisfies the due date for various customer orders is crucial for competitiveness. In a CMO process, each order consists of multiple batches that can be allocated to multiple production lines in small batch units for parallel production. This study proposes a meta-heuristic algorithm to establish a scheduling plan that minimizes the total delivery delay of orders in a CMO process with identical parallel machine. Inspired by biological evolution, the proposed algorithm generates random data structures similar to chromosomes to solve specific problems and effectively explores various solutions through operations such as crossover and mutation. Based on real-world data provided by a domestic CMO company, computer experiments were conducted to verify that the proposed algorithm produces superior scheduling plans compared to expert algorithms used by the company and commercial optimization packages, within a reasonable computation time.