The Generalized Assignment Problem(GAP) determines the minimum assignment of n tasks to m workstations such that each task is assigned to exactly one workstation, subject to the capacity of a workstation. In this paper, we presented a new heuristic search algorithm for GAPs. then we tested it on 4 different benchmark sample sets of random problems generated according to uniform distribution on a microcomputer.
The Generalized Assignment Problem(GAP) determines the minimum assignment of n tasks to m workstations such that each task is assigned to exactly one workstation, subject to the capacity of a workstation. In this paper, we presented a new heuristic search algorithm for GAPs. Then we tested it on 4 different benchmark sample sets of random problems generated according to uniform distribution on a microcomputer.
In this paper we consider the part-machine cell formation decision of the generalized Group Technology(GT) problem in which multiple process routes can be generated for each part. The existing p-median model and similarity coefficient algorithm can solve only small-sized or well-structured cases. We suggest an assignment method for the cell formation problem. This method uses an assignment model which is a simple linear programming. Numerical examples show that our assignment method provides good separable cells formation even for large-sized and ill-structured problems.
In this paper an efficient heuristic for the generalized assignment problem(GAP) is presented. A new lower bound that is slightly improved by adding the feasibility constraint is used to measure the quality of solutions obtained by the heuristic. The heuristic was tested on a number of large-scale random problems and a large sample of small problems. The heuristic appears to be better than the best previously existing heuristic for GAP. Its effectiveness in comparison of running times and closenesses to lower bound is discussed.
The Generalized Assignment (GAP) determines the minimum assignment of n tasks to m workstations such that each task is assigned to exactly one workstation, subject to the capacity of a workstation. In this paper, we presented a new heuristic search algorithm for GAPs. Then we tested it on 4 different benchmark sample sets of random problems generated according to uniform distribution on a microcomputer.
This research deals with a task assignment problem to worker group which consists of one master and one assistant. Each task must be assigned to only one worker group and it is possible to make a pair of each master and each assistant to organize a worker group. A worker group may have more than one task assigned to it, but the workloads of each worker group must be balanced within the allowable range. This problem can be formulated mathematically using the Mixed Integer Programming(MIP), where the objective function is to minimize the total assignment cost. A two phase heuristic algorithm is suggested in order to find approximate solutions. The first phase is to obtain an initial solution, where the initial assignment is performed to follow the workload adjustment. In the second phase, the solution is improved through the repeated process of the exchange and the assignment adjustment. Numerical experiments have been performed to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.159-165
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2005
This paper designs observers for matrix second-order linear systems on the basis of generalized eigenstructure assignment via unified parametric approach. It is shown that the problem is closely related with a type of so-called generalized matrix second-order Sylvester matrix equations. Through establishing two general parametric solutions to this type of matrix equations, two unified complete parametric methods for the proposed observer design problem are presented. Both methods give simple complete parametric expressions for the observer gain matrices. The first one mainly depends on a series of singular value decompositions, and is thus numerically simple and reliable; the second one utilizes the right factorization of the system, and allows eigenvalues of the error system to be set undetermined and sought via certain optimization procedures. A spring-mass system is utilized to show the effect of the proposed approaches.
The wireless mesh network (WMN) has attracted significant interests as a broadband wireless network to provide ubiquitous wireless access for broadband services. Especially with incorporating multiple orthogonal channels and multiple directional antennas into the WMN, each node can communicate with its neighbor nodes simultaneously without interference between them. However, as we allow more freedom, we need a more sophisticated algorithm to fully utilize it and developing such an algorithm is not easy in general. In this paper, we study a joint channel assignment, link scheduling, routing, and rate control problem for the WMN with multiple orthogonal channels and multiple directional antennas. This problem is inherently hard to solve, since the problem is formulated as a mixed integer nonlinear problem (MINLP). However, despite of its inherent difficulty, we develop an algorithm to solve the problem by using the generalized Benders decomposition approach [2]. The simulation results show the proposed algorithm provides the optimal solution to maximize the network utility, which is defined as the sum of utilities of all sessions.
This paper deals with the problem of finding robust controller based upon a pole assignment method for a plant with parameter perturbations. This case is not a problem of Interval polynomial family but a problem of poly topic polynomial family. As a method of stability test, we used GKT(Generalized Kharitonov Theorem) having computational advantage.
NP-난제로 다항시간으로 최적 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있는 일반화된 배정 문제에 대해 기존에는 전적으로 메타휴리스틱 기법들에 치중하여 연구가 진행되었다. 반면에, 본 논문에서는 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, m대의 기계(용기)에 n개의 작업(물품)을 담을 수 있도록 l = n/m개가 되도록 각 기계의 용량 bi에 대해 가중치 wij ≤ bi/l 데이터로 축소시킨다. 축소된 데이터들을 대상으로 각 작업의 최대 이득 작업을 해당 기계에 배정하였다. 두 번째로, 각 기계에 배정된 가중치 합이 기계 용량을 초과하지 않도록 배정을 조정하였다. 마지막으로 이득을 최대화시키기 위해 k-opt 교환 최적화를 수행하였다. 제안된 알고리즘을 50개 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 약 1/3 데이터에 대해서는 알려진 최적 해를 찾을 수 있었으며, 나머지 2/3 데이터에 대해서는 메타휴리스틱 기법들과 견줄만한 결과를 보였다. 따라서 제안된 알고리즘은 GAP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재할 가능성을 보여 NP-난제에서 P-문제로 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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