Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.2
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pp.97-109
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2002
Manufacturing environments in the real world are subject to many sources of change and uncertainty, such as new job releases, job cancellations, a chance in the processing time or start time of some operation. Thus, the realistic scheduling method should Properly reflect these dynamic environment. Based on the release times of jobs, JSSP (Job Shoe Scheduling Problem) can be classified as static and dynamic scheduling problem. In this research, we mainly consider the dynamic JSSP with continually arriving jobs. The goal of this research is to develop an efficient scheduling method based on GA (Genetic Algorithm) to address dynamic JSSP. we designed scheduling method based on SGA (Sing1e Genetic Algorithm) and PGA (Parallel Genetic Algorithm) The scheduling method based on GA is extended to address dynamic JSSP. Then, This algorithms are tested for scheduling and rescheduling in dynamic JSSP. The results is compared with dispatching rule. In comparison to dispatching rule, the GA approach produces better scheduling performance.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.1
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pp.67-95
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1998
This research addresses flow time prediction in the dynamic unbalanced job shop scheduling environment. The specific purpose of the research is to develop the job flow time prediction model in the dynamic unbalance djob shop. Such factors as job characteristics, job shop status, characteristics of the shop workload, shop dispatching rules, shop structure, etc, are considered in the prediction model. The regression prediction approach is analyzed within a dynamic, make-to-order job shop simulation model. Mean Absolute Lateness (MAL) and Mean Relative Error (MRE) are used to compare and evaluate alternative regression models devloped in this research.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.15
no.1
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pp.23-35
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1990
A mathematical model for a dynamic capacitate facility location problem is formulated by a mixed integer problem. The objective of the model is to minimize total discounted costs that include fixed charges and distributed costs. The Cross Decomposition method of Van Roy is extended and applied to solve the dynamic capacitated facility location problem. The method unifies Benders Decomposition and Lagrangean relaxation into a single framework. It successively solves a transportation problem and a dynamic uncapacitated facility location problem as two subproblems. Computational results are compared with those of general mixed integer programming.
Recently, Cook and Weisberg(l989) presented dynamic graphics for regression diagnostics. They suggested animating graphics which could aid to understanding the effects of adding a variable to a model. In this paper, using the Cook and Weisberg's idea of animation, we propose a dynamic graphical method for residuals to display the effects of removing an observation from a model. Based on the information obtained from these animating graphics, it is possible to see the influence of outliers on influencial observations for regression diagnostics.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
Qingmei, XIAO;Huaguo, ZHANG;Changbao, ZHOU;Weigen, HUANG;Dongling, LI;Junhua, Ten
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.298-300
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2003
A management information system of the Nanji Islands National Marine Reserve is designed and constructed based on method of integration of remote sensing and geographic information system (GIS). The system consists of two sub-systems, dynamic monitoring information system and general database system. The former is used for storage and manage fundamental geographical data (topographical and bathymetric map), satellite remote sensing data (IKONOS, SPOT, IRS, NOAA and SeaWiFS etc.) and multimedia data. The latter is used for storage and manage resource data (shellfish and alga etc.), environmental data (meteorological and hydrologic) and in situ data. As part of electronic government, this system will be submitted to local government for monitoring, management and decision.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.71-79
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2021
This study investigates the capital structure policy among Indonesian public companies. Previous studies suggest that capital structure policy could follow either static or dynamic behavior. The sample data used in this study was companies in the manufacturing sector, divided into three sub-sectors: the basic and chemical industry, miscellaneous industry, and the consumer goods industry. This study uses panel data from 2010 to 2018, with the Generalized Least Square (GLS) method and compared whether the fixed effect model is better than the common effect model. The results show that the dynamic and non-linear model tests can explain the capital structure determinants than the static and linear models. The dynamic model shows that the capital structure of a certain year is influenced by the capital structure of the previous year. The findings indicate that the company performs some adjustments in its capital structure policy by referring to the previous debt ratio, which implies support to the trade-off theory (TOT). The study also shows that profitability, tangible assets, size, and age explain the variation of capital structure policy. The patterns on the dynamic and non-linear confirm that capital structure runs in a nonlinear pattern, based on the sector, company condition, and the dynamic environment.
Customer population management models can be classified into three categories: the first category includes the models that analyze the customer population at cohort level; the second one deals with the customer population at aggregate level; the third one has interest in the interactions among the customer populations in the competitive market. Our study proposes a model that can analyze the dynamics of customer population in consumer-durables market at aggregate level. The dynamics of customer population includes the retention curves from the purchase or at a specific duration time, the duration time expectancy at a specific duration time, and customer population growth or decline including net replacement rate, intrinsic rate of increase, and the generation time of customer population. For this study, we adopt mathematical ecology models, redefine them, and restructure interdisciplinary models to analyze the dynamics of customer population at aggregate level. We use the data of previous research on dynamic customer population management at cohort level to compare its results with those of ours and to demonstrate the useful analytical effects which the precious research cannot provide for marketers.
Two hard sub-problems have emerged relating to the use of mobile agents for service management tasks. First, what is their impact on security, and second, how can they receive a flexible capacity to adapt to an open range of different environments on demand, without introducing trio stringent prior assumptions. In this paper, we present work towards solving the second problem, which is of particular interest to management software, because it typically needs to excert fine-grained and therefore particular resource control. We suggest a mechanism that reassembles mobile agents from smaller sub-components during arrival at each hop. The process incorporates patterns of unmutable and mutable sub-components, and is informed by the conditions of each local environment. We discuss different kinds of software adaptation and draw a distinction between static and continuous forms. Our software prototype for dynamic adaptation provides a concept far exchanging environment-dependent implementations of mobile agents during runtime. Dynamic adaptation enhances efficiency of mobile code in terms of bandwidth usage and scalability.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.3
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pp.295-303
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2013
This paper presents a new approach to managing dynamic business process changes based on business process change patterns. We identify and categorize business process change patterns that occur recurrently in a dynamic business environment. Several issues regarding management of process versions are discussed, and a pattern-based version management method for handling process changes more flexibly is explained in detail. We propose a mechanism for abstract process execution with runtime encapsulation of a business process, which can maximize the flexibility of process execution using multiple process versions. In addition, we propose a concept of process promotion and demotion that can dynamically choose an actual version of the process at run-time. With our pattern-based process change management and versioning approach, it is expected that the flexibility and efficiency of BPM systems can be enhanced significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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