Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.2
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pp.102-113
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2004
This paper addresses the transportation planning that is based on genetic algorithm for determining transportation time and transportation amount of minimizing cost of distribution system. The vehicle routing of minimizing the transportation distance of vehicle is determined. A distribution system is consisted of a distribution center and many retailers. The model is assumed that the time horizon is discrete and finite, and the demand of retailers is dynamic and deterministic. Products are transported from distribution center to retailers according to transportation planning. Cost factors are the transportation cost and the inventory cost, which transportation cost is proportional to transportation distance of vehicle when products are transported from distribution center to retailers, and inventory cost is proportional to inventory amounts of retailers. Transportation time to retailers is represented as a genetic string. The encoding of the solutions into binary strings is presented, as well as the genetic operators used by the algorithm. A mathematical model is developed. Genetic algorithm procedure is suggested, and a illustrative example is shown to explain the procedure.
Multivariate skew-normal distribution(distribution that includes multivariate normal distribution) has been recently applied to many application areas. We consider saddlepoint approximation for a statistic of linear combination based on a multivariate skew-normal distribution. This approach can be regarded as an extension of Na and Yu (2013) that dealt saddlepoint approximation for the distribution of a skew-normal sample mean for a linear statistic and multivariate version. Simulations results and examples with real data verify the accuracy and applicability of suggested approximations.
This study is to investigate the effect of C factor errors on the analysis of water distribution systems. For this purpose, an artificial distribution network and a real distribution network were selected as the study networks. Results are as follows. 1. The C factor of a pipe which has small velocity didn't give significant effect on the analysis of a water distribution system. 2. The effect of decreased value of C factors give more influence on the analysis of water distribution systems than that of the increased values. 3. For the C factor calibration, errors of the residual water heads as well as those of the head losses should be considered together. 4. In the analysis of water distribution systems, changes of C factors can give influences only on the nodes which locate behind the pipe. Therefore, this characteristics should be considered in the selection of nodes for the measurement of water heads.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.4
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pp.279-288
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2011
The past researches focused on the supply chain network that consists of factories, distribution centers and retailers for single product type. This research is required because the factory for single product type is advanced to reconfigurable type in order to produce various products, according to customers' various purchase forms and time. This research is also required because in the past researches, the material flows from factories to distribution centers and from distribution centers to retailers, but recently, there are material flows between distribution centers. The supply chain network in this research consists of reconfigurable manufacturing system, multi-layered distribution centers, and retailers. A simulator is developed to analyze the material flow on the supply chain network. The developed simulator is web-based designed by using Java Server Page and MS-SQL, so as to maximize the convenience for users.
We consider the M/PH,G/1 queue with two classes of customers in which class-1 customers have deterministic impatience time and have preemptive priority over class-2 customers who are assumed to be infinitely patient. The service times of class-1 and class-2 customers have a phase-type distribution and a general distribution, respectively. We obtain performance measures of class-2 customers such as the queue length distribution, the waiting time distribution and the sojourn time distribution, by analyzing the busy period of class-1 customers. We also compute the moments of the queue length and the waiting and sojourn times.
The low nutrient environment in drinking water treatment plants and distribution systems cannot to be a good environment for bacterial growth. However, biofilms can be frequently found submerged surface in treatment plants and distribution system. Biofilms in distribution system are harmful, in that they can release organisms, and may cause problems in taste and odor of water. Control of these Biofilms is difficult, and disinfection alone is usually ineffective. Biofilms will not be eliminated from distribution systems by any contemporary technology available now or in the future. Therefore reduction of organic matter, improved disinfection, or a combination of these methods can be useful in controlling distribution system biofilms.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.1091-1100
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2016
This paper considers the noninformative priors for the linear function of parameters in the lognormal distribution. The lognormal distribution is applied in the various areas, such as occupational health research, environmental science, monetary units, etc. The linear function of parameters in the lognormal distribution includes the expectation, median and mode of the lognormal distribution. Thus we derive the probability matching priors and the reference priors for the linear function of parameters. Then we reveal that the derived reference priors do not satisfy a first order matching criterion. Under the general priors including the derived noninformative priors, we check the proper condition of the posterior distribution. Some numerical study under the developed priors is performed and real examples are illustrated.
The control of particle concentration distribution in a pipe with an orifice and a sheath air is numerically investigated. When using Eulerian approach, there is no great change in the concentration distribution by the shape of orifice and molecular diffusivity. As the Reynolds number becomes small, the effect of orifice on the concentration distribution is decreased. For small Reynolds number, the concentration distribution can be effectively controlled by using a sheath air. The effect of the sheath air on the concentration distribution is increased, as the Reynolds number becomes small.
International Journal of Reliability and Applications
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v.13
no.2
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pp.91-104
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2012
Sarhan and Kundu (2009) introduced a new distribution named as the generalized linear failure rate distribution. This distribution generalizes several well known distributions. The probability density function of the generalized linear failure rate distribution can be right skewed or unimodal and its hazard function can be increasing, decreasing or bathtub shaped. This distribution can be used quite effectively to analyze lifetime data in place of linear failure rate, generalized exponential and generalized Rayleigh distributions. In this paper, we apply the simulated annealing algorithm to obtain the maximum likelihood point estimates of the parameters of the generalized linear failure rate distribution. Simulated annealing algorithm can not only find the global optimum; it is also less likely to fail because it is a very robust algorithm. The estimators obtained using simulated annealing algorithm have been compared with the corresponding traditional maximum likelihood estimators for their risks.
International Journal of Reliability and Applications
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v.18
no.2
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pp.65-82
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2017
Abstract. Camilo Dagum proposed several variants of a new model for the size distribution of personal income in a series of papers in the 1970s. He traced the genesis of the Dagum distributions in applied economics and points out parallel developments in several branches of the applied statistics literature. The main aim of this paper is to define a bivariate Dagum distribution so that the marginals have Dagum distributions. It is observed that the joint probability density function and the joint cumulative distribution function can be expressed in closed forms. Several properties of this distribution such as marginals, conditional distributions and product moments have been discussed. The maximum likelihood estimates for the unknown parameters of this distribution and their approximate variance-covariance matrix have been obtained. Some simulations have been performed to see the performances of the MLEs. One data analysis has been performed for illustrative purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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