Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.4
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pp.139-155
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2006
The facility location problem of this paper is distinguished from the maximal covering location problem and the flxed-charge facility location problem. We propose the maximal profiting location problem (MPLP) that is the facility location problem maximizing profit with multi-product. We apply to the simulated annealing algorithm, the stochastic evolution algorithm and the accelerated simulated annealing algorithm to solve this problem. Through a scale-down and extension experiment, the MPLP was validated and all the three algorithm enable the near optimal solution to produce. As the computational complexity is increased, it is shown that the simulated annealing algorithm' is able to find the best solution than the other two algorithms in a relatively short computational time.
We consider a Location-Allocation Problem with the Cost of Land(LAPCL). LAPCL has extremely huge size of problem and complex characteristic of location and allocation problem. Heuristics and decomposition approaches on simple Location-Allocation Problem were well developed in last three decades. Recently, genetic algorithm(GA) is used widely at combinatorics and NLP fields. A lot of research shows that GA has efficiency for finding good solution. Our main motive of this research is developing of a package for LAPCL. We found that LAPCL could be reduced to trivial problem, if locations were given. In this case, we can calculate fitness function by simple technique. We built a database constructed by zipcode, latitude, longitude, administrative address and posted land price. This database enables any real field problem to be coded into a mathematical location problem. We developed a package for a class of multi-location problem at PC. The package allows for an interactive interface between user and computer so that user can generate various solutions easily.
The facility location problem considered here is to determine facility location sites under future's uncertain demand. The objective of this paper is to propose a solution method and algorithm for a two-stage stochastic facility location problem. utilizing the Benders decomposition method. As a two-stage stochastic facility location problem is a large-scale and complex to solve, it is usually attempted to use a mean value problem rather than using a stochastic problem. Thus, the other objective is to study the relative error of objective function values between a stochastic problem and a mean value problem. The simulation result shows that the relative error of objective function values between two problems is relatively small, when a feasibility constraint is added to a facility location model.
In this paper, we study stochastic maximal covering location problem considering floating population. Traditional maximal covering location problem assumed that number of populations at demand point is already known and fixed. In this manner, someone who try to solve real world maximal covering location problem must consider administrative population as a population at demand point. But, after observing floating population, appliance of population in steady-state is more reasonable. In this paper, we suggest revised numerical model of maximal covering location problem. We suggest heuristic methodology to solve large scale problem by using genetic algorithm.
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.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.238-245
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2023
As technologies have been more quickly developed in this 4th Industry Revolution era, their application to defense industry has been also growing. With these much advanced technologies, we attempt to use Manned-Unmanned Teaming systems in various military operations. In this study, we consider the Location-Routing Problem for reconnaissance surveillance missions of the maritime manned-unmanned surface vehicles. As a solution technique, the two-phase method is presented. In the first location phase, the p-median problem is solved to determine which nodes are used as the seeds for the manned vehicles using Lagrangian relaxation with the subgradient method. In the second routing phase, using the results obtained from the location phase, the Vehicle Routing Problems are solved to determine the search routes of the unmanned vehicles by applying the Location Based Heuristic. For three network data sets, computational experiments are conducted to show the performance of the proposed two-phase method.
Quick accident spot reaching of 119ERU is the most important role in decrease of accident depth. If 4 minutes of wounded person pass after cardiac arrest, brain damage is begun. and If 10 minutes of wounded person pass after cardiac arrest, possibility to die rises. Accordingly, when establish 119ERU, need to consider travel time to traffic accidents spot. This treatise groped a facility location problem using SCLM and minisum location problem mutually. And existent minisum location problem has a problem that maximum travel time exceed $\lambda$. ERU to need in present situation and also can reduce average travel time. so this treatise propose modified minisum location problem. In case applying modified minisum location theory, 119ERU can arrive all demand and that is optimized about demand and travel time. Can minimise figure of 119 first aids to need in present situation applying this way, and also can reduce average passing time. Finally, this way can minimise figure of 119ERU to need in present situation and also can reduce average travel time.
This paper suggests a procedure of decomposing a multi-stage dynamic location problem into stages with respect stage. The problem can be formulated as a mixed integer programming problem, which is difficult to be solved directly. We perform a series of transformations in order to divide the problem into stages. In the process, the assumption of PSO (production-system-only) plays a critical role. The resulting subproblem becomes a typical single-stage dynamic location problem, whose efficient algorithms have been developed efficiently. An extension of this study is to find a method to integrate the solutions of subproblems for a final solution of the problem.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.217-224
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2022
Due to the issue of the sustainability in transportation area, the number of electric vehicles has significantly increased. Most automakers have decided or planned to manufacture the electric vehicles rather than carbon fueled vehicles. However, there are still some problems to figure out for the electric vehicles such as long charging time, driving ranges, supply of charging stations. Since the speed of growing the number of electric vehicles is faster than that of the number of charging stations, there are lack of supplies of charging stations for electric vehicles and imbalances of the location of the charging stations. Thus, the location problem of charging stations is one of important issues for the electric vehicles. Studies have conducted to find the optimal locations for the charging stations. Most studies have formulated the problem with deterministic or hierarchical models. In this paper, we have investigated the fluctuations of locations and the capacity of charging stations. We proposed a mathematical model for the location problem of charging stations with the vehicle routing problem. Numerical examples provide the strategy for the location routing problems of the electric vehicles.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.12
no.2
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pp.21-31
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1986
Consider a capacitated facility location problem in which the demands of customers are all equal and so are the capacities of facilities. Under the restriction that each customer's uniform demand be met by exactly one facility, the objective is to select a set of facilities to open, and to assign customer's demand to them so as to minimize the total cost which includes fixed costs of opening facilities as well as variable assignment costs. The problem is modelled as a pure zero-one program which may be viewed as a variant of well-known capacitated facility location problems. The purpose of this study is to develop efficient computational procedures for solving the pure zero-one facility location problems. Due to the special structure of our zero-one location problem with uniform demand, it can be converted to a location problem with the unimodular property. A Lagrangean relaxation algorithm is developed to solve the location problem. The algorithm is made efficient by employing a device which exploits the special structure of a surrogate constraint. The efficiency of the algorithm is analyzed through computational experiments with some test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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