Busan Port is operated separately by a number of terminal operators, resulting in a large number of ITT (Inter-Terminal Transportation) volumes. The occurrence of ITT volume causes various problems such as additional transportation cost, empty truck trips, truck delays and terminal congestion, weakening Busan Port's competitiveness. Among them, the empty truck trip problem is a representative factor, that exacerbates the cost problem of the ITT operation at Busan Port. But the ITT backhaul rate at Busan Port remains low. To strengthen the transhipment competitiveness of Busan Port, it is necessary to increase the ITT backhaul rate. In this paper, to improve ITT backhaul rate, we present a mathematical model for maximizing backhaul transport using buffer space. And we analyzed the improving effects of backhaul transport using buffer space through experiments based on actual operating data.
Conventional traffic signal optimization models assume that green intervals for pedestrian crossings are given as exogenous inputs such as minimum green intervals for straight-ahead movements. As the result, in reality, the green intervals of traffic movements may not distribute adequately by the volume/saturation-flow of them. In this paper, we proposed signal optimization models formulated in BMILP to integrate pedestrian crossings into traffic movements under under-saturated traffic flow. The model simultaneously optimizes traffic and pedestrian movements to minimize weighted queues of primary queues during red interval and secondary queues during queue clearance time. A set of linear objective function and constraints set up to ensure the conditions with respect to pedestrian and traffic maneuvers. Numerical examples are given by pedestrian green intervals and the number of pedestrian crossings located at an arm. Optimization results illustrated that pedestrian green intervals using proposed models are greater than those using TRANSYT-7F, but opposite in the ratios of pedestrian green intervals to the cycle lengths. The simulation results show that proposed models are superior to TRANSYT-7F in reducing delay, where the longer the pedestrian green interval the greater the effect.
The major reason to construct large dams is to store surplus water during rainy seasons and utilize it for water supply in dry seasons. Reservoir storage has to meet a pre-defined target to satisfy water demands and cope with a dry season when the availability of water resources are limited temporally as well as spatially. In this study, a Hedging rule that reduces total reservoir outflow as drought starts is applied to alleviate severe water shortages. Five stages for reducing outflow based on the current reservoir storage are proposed as the Hedging rule. The objective function is to minimize the total discrepancies between the target and actual reservoir storage, water supply and demand, and required minimum river discharge and actual river flow. Mixed Integer Linear Programming (MILP) is used to develop a multi-reservoir operation system with the Hedging rule. The developed system is applied for the Han River basin that includes four multi-purpose dams and one water supplying reservoir. One of the fours dams is primarily for power generation. Ten-day-based runoff from subbasins and water demand in 2003 and water supply plan to water users from the reservoirs are used from "Long Term Comprehensive Plan for Water Resources in Korea" and "Practical Handbook of Dam Operation in Korea", respectively. The model was optimized by GAMS/CPLEX which is LP/MIP solver using a branch-and-cut algorithm. As results, 99.99% of municipal demand, 99.91% of agricultural demand and 100.00% of minimum river discharge were satisfied and, at the same time, dam storage compared to the storage efficiency increased 10.04% which is a real operation data in 2003.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.1
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pp.26-36
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2021
The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation's characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles' route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.
The number of domestic e-commerce transactions has been breaking its own record by an annual average growth rate of over 20% based on volume for the past 5 years. Due to the rapid increase in e-commerce market, retail companies that have difficulty meeting consumers in person are in fierce competition to take the lead in the last mile service, which is the only point of contact with customers. Especially in the delivery area, where competition is most intense, the role of the fulfillment center is very important for service differentiation. It must be capable of fast product preparation ordered by consumers in accordance with the delivery service level. This study focuses on the order picking system for rapid order processing in the fulfillment center as an alternative for companies to gain competitive advantage in the e-commerce market. A mixed integer programming model was developed and implemented to optimize the stock replenishment in order picking facilities. The effectiveness was scientifically and objectively verified by simulation using the actual operation process and data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1B
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pp.15-30
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2000
The important considerations in the design of fiber-optic networks are reliability and survivability preparing against a failure. The SDH(Synchronous Digital Hierarchy), the international standard of optical transmission, offers several network reconfiguration methods that enable network to be automatically restored from failure. One of the methods is the SHR(Self Healing Ring), which is a ring topology system. Most network providers have constructed their backbone networks with SHR architecture since it can provide survivability economically. The network architecture has eventually evolved into a multi-ring network comprised of interconnected rings. This paper addresses multi-ring network design problems is to minimize ring-construction cost. This problem can be formulated with MIP(mixed integer programming) model. However, it is difficult to solve the model within reasonable computing time on a large scale network because the model is NP-complete. Furthermore, in practice we should consider the problem of routing demands on rings to minimize total cost. This routing problem involves multiplex bundling at the intermediate nodes. A family of heuristic algorithms is presented for this problem. These algorithms include gateway selection and routing of inter-ring demands as well as load balancing on single rings. The developed heuristic algorithms are applied to some network provider's regional and long-distance transmission networks. We show an example of ring design and compare it with another ring topology design. Finally, we analysis the effect bundling.
This paper considers logistics decision support system which deals with transportation mode selection considering transportation and carbon emission cost. Transportation and carbon emission costs vary with the choice of transportation modes and to become competitive companies need to find proper transportation modes for their logistics services. However, due to the restricted capacity of transportation modes, it is difficult to balance transportation and carbon emission costs when designing logistics network including transportation mode choice for each service. Therefore this paper aims to analyze the trade-off relationship between transportation and carbon emission cost in mode selection of intermodal transportation and to provide optimal green logistics strategy. In this paper, the logistics decision support system is designed based on mixed integer programming model. To understand the trade-off relationship of transportation and carbon emission cost, the system is tested with various scenarios including transportation of containers between Seoul and Busan. The analysis results show that, even though sea transportation combined with trucking is competitive in carbon emission per unit distance travelled, the total cost of carbon emission and transportation for the sea transportation may not have competitive advantage over other transportation modes including rail and truck transportation modes. The sea-based intermodal logistics service may induce detours which have negative impacts on the overall carbon emission. The proposed logistics decision support system is expected to play key role in green logistics and supply chain management.
The importance of information security has grown alongside the development of information and communication technology. However, companies struggle to select suitable countermeasures within their limited budgets. Sönmez and Kılıç (2021) proposed a model using AHP and mixed integer programming to determine the optimal investment combination for mitigating information security breaches. However, their model had limitations: 1) a lack of objective measurement for countermeasure efficacy against security threats, 2) unrealistic scenarios where risk reduction surpassed pre-investment levels, and 3) cost duplication when using a single countermeasure for multiple threats. This paper enhances the model by objectively quantifying countermeasure efficacy using the beta probability distribution. It also resolves unrealistic scenarios and the issue of duplicating investments for a single countermeasure. An empirical analysis was conducted on domestic SMEs to determine investment budgets and risk levels. The improved model outperformed Sönmez and Kılıç's (2021) optimization model. By employing the proposed effectiveness measurement approach, difficulty to evaluate countermeasures can be quantified. Utilizing the improved optimization model allows for deriving an optimal investment portfolio for each countermeasure within a fixed budget, considering information security costs, quantities, and effectiveness. This aids in securing the information security budget and effectively addressing information security threats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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