Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. The purpose of this study is to determine the optimum quantity of production and transportation with minimum cost in the supply chain network. We have presented a mathematical model that deals with real world factors and constraints. Considering the complexity of solving such model, we have applied the genetic algorithm approach for solving this model using a commercial genetic algorithm based optimizer. The results for computational experiments show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time.
본 연구에서는 교원양성 대학에서 정보과학적 문제 해결력의 기본이 되는 자료구조 강의를 수강하는 학생들에게 학습 동기를 부여하고 몰입도를 증가시킬 수 있는 방안의 하나로서, 문제해결 프로그래밍 자동평가 시스템을 적용하기 위해 자료구조의 주요 토픽별 문제 은행을 개발하였다. 자료구조의 주요 토픽에 적합한 프로그래밍 평가 문제은행 70여 문항을 개발하여, 이를 온라인 자동평가 시스템에 탑재하고, 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후 결과에 따른 학습동기와 몰입도 등을 분석함으로써, 교원양성 대학에서 문제해결 프로그래밍, 자료구조 수업에서 활용할 수 있는 '학습 동기를 부여하며, 몰입하여 해결하는' 교수-학습 콘텐츠와 활용방법을 제시하였다.
모순에 대한 일반적인 생각은 모순을 해결 가능성이 전혀 없는 공집합이나 논리적으로 틀린 것이다. 두 가지 대안 중에서 어느 쪽도 바람직하지 못한 결과를 초래하는 딜레마는 그 안에 숨어 있는 모순을 해결해야 하므로 해결이 어렵다. 하지만 이런 특성으로 인해 역설적으로 모순 해결은 혁신적이고 창의적인 문제 해결로 간주 되어왔다. 문제의 해법을 모순 해결의 관점에서 분석하는 트리즈(TRIZ)는 그동안 컴퓨터보다는 인간의 관점에서 문제 해결 방법으로 사용되었다. 트리즈처럼 모순 해결 중심으로 문제를 분석하는 나비 모형은 문제 해결의 자동화 관점에서 기호 논리학을 이용하여 모순 문제의 유형을 분석하였다. 모순문제유형별 구체적 해결전략을 적용하기 위해 본 연구에서는 의사결정트리 기반의 나비 알고리즘을 설계하였다. 본 연구는 파이선 tkInter를 바탕으로 주어진 모순 문제의 구체적 해결전략을 찾아 사용자들에게 제시하는 시각화 도구를 개발하였다. 개발한 도구를 검증하기 위하여 중학교 3학년 학생들이 나비 알고리즘을 학습한 후, 나무지지대의 모순 문제를 분석하도록 하였다. 학생들이 새로운 해결책을 찾아 발명대회에 참가하여 대상을 받았다. 본 연구에서 개발한 의사결정트리 기반 나비 알고리즘은 문제 해결 초기에 문제의 해결공간을 체계적으로 줄여주어 시행착오 없이 모순 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있다.
이 연구는 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지 확인하는 것을 궁극적인 목적으로 한다. 이를 위해 비례 문제를 구조화 정도에 따라 잘-구조화된 문제, 구조화된 문제, 비-구조화된 문제로 분류하고, 이론적 고찰을 통해 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인으로 사실 알고리즘 지식, 개념적 지식, 문제유형 지식, 양의 변화 인식, 메타인지를 추출하였다. 중다회귀분석 방법을 사용해 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 유의하게 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지를 분석하였다. 분석 결과 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 서로 다른 인지적 변인이 영향을 주었다. 즉 잘-구조화된 문제 해결에는 사실 알고리즘 지식과 문제유형 지식, 그리고 구조화된 문제 해결에는 개념적 지식, 문제유형지식, 양의 변화 인식, 마지막으로 비-구조화된 문제해결에는 메타조절, 개념적 지식, 양의 변화 인식, 문제유형지식이 영향을 주었다. 이처럼 문제 유형에 따라 다른 인지적 변인이 영향을 미치기 때문에, 수학수업에서는 문제 유형에 따라 다른 교수학습 방법과 다른 평가 틀을 적용할 필요가 있으며, 더불어 학생들의 비례 문제 해결 능력을 계발하기 위해서는 수학 수업에서 구조화된 문제와 비-구조화된 문제를 적극 활용할 필요가 있다는 결론을 도출할 수 있었다.
The optimization problems with quadratic constraints often appear in various fields such as network flows and computer tomography. In this paper, we propose an algorithm for solving those problems and prove the convergence of the proposed algorithm.
본 연구에서는 중학생의 알고리즘 학습을 효과적으로 지원하기 위한 도구로 교육용 로봇을 선택하고 로봇의 활용 효과를 최대화하기 위한 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램은 알고리즘 학습에 대한 내적 동기 유발 및 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수 학습 전략을 반영하여 구성하였으며, 중학교 학습자의 인지적 발달 특성과 알고리즘 학습을 처음 접하는 초보 학습자라는 특성을 반영하였다. 개발한 프로그램을 실제 중학교 학습자들에게 적용한 결과, 로봇 활용 알고리즘 학습을 수행한 집단이 일반 프로그래밍 언어를 활용한 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 내적 동기와 창의적 문제해결성향이 유의하게 높게 나타났음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 새로운 교육과정이 시행될 경우, 중학생의 알고리즘 학습을 위한 교수 학습 도구의 선정 및 교수 학습 설계에 유용한 방향을 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 수학영재학생들의 뇌선호유형에 따라 그들이 문제를 해결하는 과정에서 Schoenfeld의 문제해결 행동요인 4가지가 어떻게 활용되고 있는지를 분석하고 이를 통해 수학영재 수업 시 고려해야 될 뇌기능 분화와 관련된 교육적 시사점을 찾아보고자 하는 것이다. 연구 대상자는 BPI검사를 통해 좌, 우뇌별 선호도가 높은 6학년 영재학급 학생 4명이다. 분석 결과 좌뇌선호형 학생들의 경우 객관적이고 논리적인 판단을 좋아하는 좌뇌의 특성이, 우뇌선호형 학생들의 경우 주관적이고 직관적인 판단을 좋아하는 우뇌의 특성이 많이 관찰되었다. 또한 문제해결과정에 나타나는 Schoenfeld의 문제해결 행동요인도 뇌선호유형의 특성에 맞게 서로 다른 것들이 주로 선택되는 것을 확인하였다. 따라서 좌뇌선호형 학생들과 우뇌선호형 학생들이 각각 선택한 문제해결 행동요인을 분석하고 그들에게 상호 보완될 수 있는 문제해결 행동요인을 안내 및 제안해 줌으로써 뇌선호유형별 학생들의 문제해결지도에 활용할 수 있을 것이다.
The purpose of the study was to investigate the influence of children's understanding of fractions in mathematics problem solving. Kieren has claimed that the concept of fractions is not a single construct, but consists of several interrelated subconstructs(i.e., part-whole, ratio, operator, quotient and measure). Later on, in the early 1980s, Behr et al. built on Kieren's conceptualization and suggested a theoretical model linking the five subconstructs of fractions to the operations of fractions, fraction equivalence and problem solving. In the present study we utilized this theoretical model as a reference to investigate children's understanding of fractions. The case study has been conducted with 6 children consisted of 4th to 5th graders to detect how they understand factions, and how their understanding influence problem solving of subconstructs, operations of fractions and equivalence. Children's understanding of fractions was categorized into "part-whole", "ratio", "operator", "quotient", "measure" and "result of operations". Most children solved the problems based on their conceptual structure of fractions. However, we could not find the particular relationships between children's understanding of fractions and fraction operations or fraction equivalence, while children's understanding of fractions significantly influences their solutions to the problems of five subconstructs of fractions. We suggested that the focus of teaching should be on the concept of fractions and the meaning of each operations of fractions rather than computational algorithm of fractions.
This study solved the problem of unstable production chains by considering allocation rate conformance. We proposed two phased algorithm suitable for solving production planning that considers allocation rate conformance; the first phase was heuristic initial solution generation, and the second phase was tabu-search based solution improvement. By using three data sets which have different sizes of data and three different criteria, the results of proposed algorithm were compared with MIP results. The proposed algorithm showed the best production plan in terms of allocation rate conformance, and it was appropriate for other criteria; it solved the problem of unstable production chains by solving concentrated and unfair allocation.
This paper presents an iterative linear matrix inequality (LMI) approach to the design of a static output feedback (SOF) stabilization controller. A linear penalty function is incorporated into the objective function for the non-convex rank constraint so that minimizing the penalized objective function subject to LMIs amounts to a convex optimization problem. Hence, the overall procedure results in solving a series of semidefinite programs (SDPs). With an increasing sequence of the penalty parameter, the solution of the penalized optimization problem moves towards the feasible region of the original non-convex problem. The proposed algorithm is, therefore, convergent. Extensive numerical experiments are Deformed to illustrate the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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