The Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP) involves a combinatorial optimization problem where new customer demands become known over time, and old routes must be reconfigured to generate new routes while executing the current solution. We consider the high level of dynamism problem. An application of highly dynamic DVRP is the ambulance service where a patient contacts the service center, followed by an evaluation of case severity, and a visit by a practitioner/ ambulance is scheduled accordingly. This paper considers a variant of the DVRP and proposes a decentralized algorithm in which collaborators (Depot and Vehicle), both have only partial information about the entire system. The DVRP is modeled as a periodic re optimization of VRP using the proposed decentralized algorithm where collaborators exchange local information to achieve the best global objective for the current state of the system. We assume the existence of a dispatcher e.g., headquarter of the company who can communicate to vehicles in order to gather information and assigns the new visits to them. The effectiveness of the proposed decentralized coordination algorithm is further evaluated using benchmark data given in literature. The results show that the proposed method performed better than the compared algorithms which utilize the centralized coordination in 12 out of 21 benchmark problems.
인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.
Akjiratikarl, Chananes;Yenradee, Pisal;Drake, Paul R.
Industrial Engineering and Management Systems
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제7권2호
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pp.171-181
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2008
Home care, known also as domiciliary care, is part of the community care service that is a responsibility of the local government authorities in the UK as well as many other countries around the world. The aim is to provide the care and support needed to assist people, particularly older people, people with physical or learning disabilities and people who need assistance due to illness to live as independently as possible in their own homes. It is performed primarily by care workers visiting clients' homes where they provide help with daily activities. This paper is concerned with the dispatching of care workers to clients in an efficient manner. The optimized routine for each care worker determines a schedule to achieve the minimum total cost (in terms of distance traveled) without violating the capacity and time window constraints. A collaborative population-based meta-heuristic called Particle Swarm Optimization (PSO) is applied to solve the problem. A particle is defined as a multi-dimensional point in space which represents the corresponding schedule for care workers and their clients. Each dimension of a particle represents a care activity and the corresponding, allocated care worker. The continuous position value of each dimension determines the care worker to be assigned and also the assignment priority. A heuristic assignment scheme is specially designed to transform the continuous position value to the discrete job schedule. This job schedule represents the potential feasible solution to the problem. The Earliest Start Time Priority with Minimum Distance Assignment (ESTPMDA) technique is developed for generating an initial solution which guides the search direction of the particle. Local improvement procedures (LIP), insertion and swap, are embedded in the PSO algorithm in order to further improve the quality of the solution. The proposed methodology is implemented, tested, and compared with existing solutions for some 'real' problem instances.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제1권1호
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pp.1-14
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2001
Current status and prospects of FET-type FeRAMs (ferroelectric random access memories) are reviewed. First, it is described that the most important issue for realizing FET-type FeRAMs is to improve the data retention characteristics of ferroelectric-gate FETs. Then, necessary conditions to prolong the retention time are discussed from viewpoints of materials, device structure, and circuit configuration. Finally, recent experimental results related to the FET-type memories are introduced, which include optimization of a buffer layer that is inserted between the ferroelectric film and a Si substrate, development of a new ferroelectric film with a small remnant polarization value, proposal and fabrication of a 1T2C-type memory cell with good retention characteristics, and so on.
How to efficiently manage assembly blocks at shipyard has been a hot management issue in the shipbuilding Industry, because it has significantly influenced on the productivity of shipbuilding process. This paper introduces the real practice of assembly block operations management in Hyundai Heavy Industries (HHI) and the Ship Assembly Block Operations Optimization (SABOO) project that h3s been launched in HHI as an academy-and-industry collaborative project, aimed to diagnose problems, propose possible solutions, and develop a prototype system in order to search ways of improving the assembly block operations management. Through the field interviews, observations, and benchmarking studies, the SABOO project diagnosed the most rudimental and urgent problem and proposed possible solutions. In addition, the SABOO project developed the prototype system that embodied the visual function of monitoring the shipyard on a real-time and the Interactive block assignment function that utilized the assembly block assignment algorithm developed by the project. As a whole, the SABOO project tested the possibility and gained an insight in extending the functions of block transportation/stockyard management system.
In view of the lack of efficient coordination of interdependent task in the collaborative design system, the mechanisms for temporal and resource coordination problems are established based on Petri Nets, respectively. Both of the mechanisms are encapsulated and implemented in the coordination component so as to increase the flexibility and acceptability of the system. We model the CSCW system based on Petri Nets for simulation, analysis and optimization. A case study on the overhead traveling crane is given to demonstrate and validate our theory.
Nowadays. risk management in the enterprise is considered as the important activity. Risk management ran be defined as the activity which is the analysis of risk factors related to damages, the estimation of the magnitude of risk, and the determination of investment to protect damage in a company. Initially, risk management was originated in financial areas. But the concept of risk has been expanded in the enterprise. Most companies have extended their activities in various areas. In this tendency, most activities must be considered in supply chain So, risk management must be ronsidered as the concept in the viewpoint of supply chain. The framework of risk management in supply chain and the related mathematical model are represented in this paper. Risk management in supply chain ran provide a positive opportunity not only to protect various damages, but also to improve the relationship between partners.
웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.3771-3788
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2015
This paper studies the distributed energy efficient resource management in the Internet of Things (IoT). Wireless communication networks support the IoT without limitation of distance and location, which significantly impels its development. We study the communication channel and energy management in the wireless communication network supported IoT to improve the ability of connection, communication, share and collaboration, by using the game theory and distributed learning algorithm. First, we formulate an energy efficient neighbor collaborative game model and prove that the proposed game is an exact potential game. Second, we design a distributed energy efficient channel selection learning algorithm to obtain the global optimum in a distributed manner. We prove that the proposed algorithm will asymptotically converge to the global optimum with geometric speed. Finally, we make the simulations to verify the theoretic analysis and the performance of proposed algorithm.
In the era of the fourth industrial revolution, the world is undergoing rapid social change. The purpose of this study is to predict the expected changes and necessary competencies and desired curriculum and teaching methods in the field of mechanical engineering in the near future. The research method was a Delphi study. It was conducted three times with 20 mechanical engineering experts. The results of the study are as follows: In the field of mechanical engineering, it will be increased the situational awareness by the use of measurement sensors, development of computer applications, flexibility and optimization by user's needs and mechanical equipment, and demand for robots equipped with AI. The mechanical engineer's career perspectives will be positive, but if it is stable, it will be a crisis. Therefore active response is needed. The competencies required in the field of mechanical engineering include collaborative skills, complex problem solving skills, self-directed learning skills, problem finding skills, creativity, communication skills, convergent thinking skills, and system engineering skills. The undergraduate curriculum to achieve above competencies includes four major dynamics, basic science, programming coding education, convergence education, data processing education, and cyber physical system education. Preferred mechanical engineering teaching methods include project-based learning, hands-on education, problem-based learning, team-based collaborative learning, experiment-based education, and software-assisted education. The mechanical engineering community and the government should be concerned about the education for mechanical engineers with the necessary competencies in the era of the 4th Industrial Revolution, which will make global competitiveness in the mechanical engineering fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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