Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.2
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pp.8-17
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2005
This paper dealt with a kind of heterogeneous vehicle routing problem with known demand and time deadline of customers. The customers are supposed to have one of tight deadline and loose deadline. The demand of customers with tight deadline must be fulfilled in the deadline. However, the late delivery is allowed to customers with loose deadline. That is, the paper suggests a model to minimize total acquisition cost, total travel distance and total violation time for a fleet size and mix vehicle routing problem with time deadline, and proposes a heuristic algorithm for the model. The proposed algorithm consists of two phases, i.e. generation of an initial solution and improvement of the current solution. An initial solution is generated based on a modified insertion heuristic and iterative Improvement procedure is accomplished using neighborhood generation methods such as swap and reallocation. The proposed algorithm is evaluated using a well known numerical example.
Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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2003.09a
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pp.15-15
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2003
We provide some recent results of approximation algorithms for solving Markov Games and discuss their applications to problems that arise in Computer Science. We consider a receding horizon approach as an approximate solution to two-person zero-sum Markov games with an infinite horizon discounted cost criterion. We present error bounds from the optimal equilibrium value of the game when both players take “correlated” receding horizon policies that are based on exact or approximate solutions of receding finite horizon subgames. Motivated by the worst-case optimal control of queueing systems by Altman, we then analyze error bounds when the minimizer plays the (approximate) receding horizon control and the maximizer plays the worst case policy. We give two heuristic examples of the approximate receding horizon control. We extend “parallel rollout” and “hindsight optimization” into the Markov game setting within the framework of the approximate receding horizon approach and analyze their performances. From the parallel rollout approach, the minimizing player seeks to combine dynamically multiple heuristic policies in a set to improve the performances of all of the heuristic policies simultaneously under the guess that the maximizing player has chosen a fixed worst-case policy. Given $\varepsilon$>0, we give the value of the receding horizon which guarantees that the parallel rollout policy with the horizon played by the minimizer “dominates” any heuristic policy in the set by $\varepsilon$, From the hindsight optimization approach, the minimizing player makes a decision based on his expected optimal hindsight performance over a finite horizon. We finally discuss practical implementations of the receding horizon approaches via simulation and applications.
This paper's objective is the analysis of eye-movement recording with visual perception process, the inference of heuristic guidelines with human information processing, and the generation of design principles for practical works. For this objective, it was experimented on that the user's eye-movement recording of interactive media with the Eyegaze Interface System, and analyzed the visual perception process of top-down & bottom-up processing, and inferred the design principles from human information process. Our results provide the implications of design through the analysis of the user's eye-movement recording that were changed according to each menu depth of the interactive media. And, it is proposed that the new concept of heuristic guidelines based on each stage of action that is related to human factors.
Purpose: This study aims to analyze why surveys of a single set of customer requirement result in different Kano analyses depending on the survey questionnaire designs. Methods: This study singled out 14 common features from four different questionnaires of two studies of Smart Car features and analyzed them using the Kano model. Several methods and devices were used: Group Comparison and Timko Index were applied; Kano Distribution Index, Timko Dispersion and Kano Conformity were newly introduced for the quantitative analysis; Correlations between Timko indices from different Kano questionnaires were conducted; Heuristic Splitting technic for reinforcing attribute categorization is introduced. Results: Correlation Coefficient proved strong positive relations among the three questionnaires, whose agreement degree of the resulting Kano attributes showed less than 10% when Indifferent was ignored. Heuristic Splitting on Timko charts enhanced the degree of the resulting Kano attributes up to 80%. Conclusion: Among the questionnaires the representation of customer requirements tends to move by parallel shifts on the Timko chart maintaining their relative locations. Heuristic Splitting suggests a rational solution to the interpretation of those inexplicable attribute categories resulting from traditional Kano methods.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.1
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pp.19-29
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2011
Cellular network is comprised of several base stations which serve cellular shaped service area and each base station (BS) is connected to the mobile switching center (MSC). In this paper, the configuration modeling and algorithm of a cellular mobile network with the aim of minimizing the overall cost of operation (handover) and network installation cost (cabling cost and installing cost of mobile switching center) are considered. Handover and cabling cost is one of the key considerations in designing cellular telecommunication networks. For real-world applications, this configuration study covers in an integrated framework for two major decisions: locating MSC and assigning BS to MSC. The problem is expressed in an integer programming model and a heuristic algorithm based on Lagrangian relaxation is proposed to resolve the problem. Searching for the optimum solution through exact algorithm to this problem appears to be unrealistic considering the large scale nature and NP-Completeness of the problem. The suggested algorithm computes both the bound for the objective value of the problem and the feasible solution for the problem. A Lagrangian heuristics is developed to find the feasible solution. Numerical tests are performed for the effectiveness and efficiency of the proposed heuristic algorithm. Computational experiments show that the performance of the proposed heuristics is satisfactory in the quality of the generated solution.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.39
no.2
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pp.9-18
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1997
Abstract This paper presents a heuristic method for optimal design of water distribution system with multiple sources and potential links. In multiple source pipe network, supply rate at each source node affects the total cost of the system because supply rates are not uniquely determined. The Linear Minimum Cost Flow (LMCF) model may be used to a large scale pipe network with multiple sources to determine supply rate at each source node. In this study the heuristic method based on the LMCF is suggested to determine supply rate at each source node and then to optimize the given layout. The heuristic method in turn perturbs links in the longest path of the network to obtain the supply rates which make the optimal design of the pipe network. Once the best tree network is obtained, the frequency count of reconnecting links by considering link failure is in turn applied to form loop to enhance the reliability of the best tree network. A sample pipe network is employed to test the proposed method. The results show that the proposed method can yield a lower cost design than the LMCF alone and that the proposed method can be efficiently used to design irrigation systems or rural water distribution systems.
Recently, as the research of effective resource management for supporting of various next generation internet service, the admission control mechanisms using the dynamic provisioning methods in differentiated service networks are studied. However, even though admission control mechanism is applied to the network, there exits the unfairness of call blocking probability among the different bandwidth requested services. In this paper, we propose the new admission control policy heuristic algorithm that provides fairness of call blocking probability between the large bandwidth requested service and the small bandwidth requested service. The simulation results show that the proposed algorithm provides not only blocking probability fairness but also high bandwidth utilization.
The present study examined the usability of the web site design, focusing on the cognitive characteristics of the WWW. Specifically, we conducted two major non-experimental usability testing methods on the domestic web sites with various purposes. In research I. we used an on-line questionnaire method on 12 domestic web sites. As a result. several critical usability features and factors were identified. In research 2. we carried out a heuristic evaluation method to identify more specific usability problems The result of research 2 suggests that the heuristic evaluation method reveals more specific problems of the web site design than the questionnaire method.
The facility location problem is one of the traditional optimization problems. In this paper, we deal with the single source capacitated facility location problem (SSCFLP) and it is known as an NP-hard problem. Thus, it seems to be natural to use a heuristic approach such as evolutionary algorithms for solving the SSCFLP. This paper introduces a new efficient evolutionary algorithm for the SSCFLP. The proposed algorithm is devised by incorporating a general adaptive link adjustment evolutionary algorithm and three heuristic local search methods. Finally we compare the proposed algorithm with the previous algorithms and show the proposed algorithm finds optimum solutions at almost all middle size test instances and very stable solutions at larger size test instances.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.4
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pp.133-141
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2001
Rapid development in computer and network technology these days has created in environment in which decisions for manufacturing companies can be made in a much broader perspective. Especially, better decisions on production and distribution planning(PDP) problems can be made laking advantage of real time information from all the parties concerned. However, since the PDP problem-a core part of the supply chain management- is known to be the so-called NP-hard problem, so heuristic methods are dominantly used to find out solutions in a reasonable time. As one of those heuristic techniques, many previous studios considered genetic a1gorithms. A standard genetic a1gorithm applies rules of reproduction, gene crossover, and mutation to the pseudo-organisms so the organisms can pass along beneficial and survival-enhancing trails to a new generation. When it comes to representing a chromosome on the problem, it is hard to guarantee an evolution of solutions through classic a1gorithm operations alone, for there exists a strong epitasis among genes. To resolve this problem, we propose a hybrid genetic a1gorithm based on Silver-Meal heuristic. Using IMS-TB(Intelligent Manufacturing System Test-bed) problem sets. the good performance of the proposed a1gorithm is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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