Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.237-239
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2012
이적작업은 자동화 컨테이너 터미널에서 하역작업의 생산성을 높이는 중요한 운영 전략 중의 하나이다. 이는 장치장 크레인의 이동시간과 재작업을 줄이기 위해 장치장 블록 내 컨테이너들의 재배치하는 작업을 의미한다. 이적작업은 주로 크레인의 유휴시간에 수행되며 장치장 크레인의 추가적인 하역 작업을 요구한다. 이적작업계획이 수립된 후 작업할당 문제가 다루어진다. 크레인 작업할당 문제는 작업가능시간에 대한 제약을 고려하여 이적작업의 효과를 최대화시키기 위해 장치장 크레인이 처리할 이적작업을 선정하고 이들의 작업순서를 정하는 것이다. 본 연구는 혼합정수계획법을 이용하여 장치장 크레인의 작업할당 문제를 모형화 하고 실효적인 이용을 위해 수치실험을 통해 여러 작업할당 규칙의 수행도를 비교분석하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.37-45
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2022
In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.61-69
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2022
A multi-agent system is a system that aims at achieving the best-coordinated decision based on each agent's local decision. In this paper, we consider a multi agent-multi task assignment problem. Each agent is assigned to only one task and there is a completion probability for performing. The objective is to determine an assignment that maximizes the sum of the completion probabilities for all tasks. The problem, expressed as a non-linear objective function and combinatorial optimization, is NP-hard. It is necessary to design an effective and efficient solution methodology. This paper presents an approximation algorithm using submodularity, which means a marginal gain diminishing, and demonstrates the scalability and robustness of the algorithm in theoretical and experimental ways.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.27-34
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2023
The optimal assignment problem between agents and tasks is known as one of the representative problems of combinatorial optimization and an NP-hard problem. This paper covers multi agent-multi task assignment problems with uncertain completion probability. The completion probabilities are generally uncertain due to endogenous (agent or task) or exogenous factors in the system. Assignment decisions without considering uncertainty can be ineffective in a real situation that has volatility. To consider uncertain completion probability mathematically, a mathematical formulation with stochastic programming is illustrated. We also present an algorithm by using the sample average approximation method to solve the problem efficiently. The algorithm can obtain an assignment decision and the upper and lower bounds of the assignment problem. Through numerical experiments, we present the optimality gap and the variance of the gap to confirm the performances of the results. This shows the excellence and robustness of the assignment decisions obtained by the algorithm in the problem with uncertainty.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.216-219
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2011
이 기종의 컴퓨팅 자원들로 구성된 데이터센터에서 사용자가 제출한 클라우드 작업의 서비스 품질을 보장하기 위해서는 효율적인 작업할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 작업의 처리시간을 사용자의 QoS 로 정의하고 작업처리시간을 최소화하면서 동시에 모든 사용자에게 차별 없이 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있는 최적 작업할당 문제를 정의한다. 협력적 게임모형인 NBS(Nah Bargaining Solution)을 이용하여 정의한 문제를 해결하였고 이를 이용하여 각 자원에 할당되는 작업부하를 효율적으로 제어함으로써 파레토 최적을 유지할 수 있는 협력적 부하분산 정책을 도출하였다. 또한, 성능 평가를 통해 제안한 기법이 작업처리시간을 최소화하면서도 모든 자원에서의 작업처리시간이 동일함을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.776-779
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2009
P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.
A remarshalling is studied as an important operational strategy in an automated container terminal to enhance the productivity of container handling. This means the rearrangements of the containers scattered at a vertical yard block. The dispatching problem for remarshalling is selecting the remarshalling operation considering the available operation time and deciding the operation sequencing to maximize the effectiveness of remarshalling. This study develops the optimal mathematical model for yard crane dispatching problem with mixed integer program and explains dispatching problem using an example. However it is difficult to apply this model to a field problem because of its computational time. Therefore, we compare the representative 5 dispatching rules for real world adaption. In a numerical experiment, maximum weight ratio(MR) rule shows an overall outstanding performance.
Remarshalling operation is one of the operations considered important in an automated container terminal to perform quickly loading operations and delivery operations. It arranges the containers scattered at a verticla yard block in order to reduce the transfer time and the rehandling time of ATC(Automated Transfer Crane)s. This paper deals with the remarshalling planning problem minimizing the weighted operation time. This problem can be decomposed into 2 subproblems, storage space assignment problem and operation sequencing problem Storage space assignment problem decides to where containers are transported in terms of transportation time cost.. With results of a previous subproblem, operation sequence problem determines the ATC operation sequence, which minimizes the dead-heading of ATC This study formulates each subproblem with mixed integer program and dynamic program. To illustrate the proposed model, we propose an instance to explain the process of remarshalling planning.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.85-87
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2001
다수의 이익-추구형 에이전트들 간의 자동화된 협상 과정을 통해 합리적으로 작업 분배가 이루어질 수 있도록 조정하는 것은 대부분의 다중 에이전트 시스템에서 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대표적인 다중 에이전트 작업 재할당 문제의 하나로서 다중 에이전트 외판원 여행 문제를 설명하고, 이 문제를 풀기 위한 조정 메커니즘으로 Vickrey 경매 프로토콜의 적용을 제안하였다. 대표적인 시장기반의 조정 메커니즘인 Vickrey 경매의 적용을 위해 본 논문에서는 각 에이전트의 이익, 협상의 최종 목표, 경매대상, 각 에이전트의 입찰전략, 전체적인 경매 진행과정 등을 정의하였다. 이와 같이 설계된 시장기반의 조정메커니즘의 장점은 각 에이전트의 이익만을 고려함으로써 문제를 단순화할 수 있고, 복잡도가 큰 중앙-집중식 제어 메커니즘이 필요치 않으며, 따라서 각 에이전트의 자율성을 최대한 보장할 수 있고, 큰 협상비용을 들이지 않고 최적의 할당에 도달할 수 있다는 점등이다. 본 논문에서는 하나의 다중 에이전트 외판원 여행문제에 대한 풀이과정을 통해 앞서 설계된 Vickrey 경매프로토콜의 진행방식을 설명하고 그 효과와 효율성을 예시하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1999.12a
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pp.485-491
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1999
총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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