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.
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.
This paper studied a maximal covering location problem with cost restrictions, to maximize level of service within predetermined cost. It is assumed that all demand have to be met. If the demand node is located within a given range, then its demand is assumed to be covered, but if it is not, then its demand is assumed to be uncovered. An uncovered demand is received a service but at an unsatisfactory level. The objective function is to maximize the sum of covered demand, Two heuristics based on the Lagrangean relaxation of allocation and decoupling are presented and tested. Upper bounds are found through a subgradient optimization and lower bounds are by a cutting algorithm suggested in this paper. The cutting algorithm enables the Lagrangean relaxation to be proceeded continually by allowing infeasible solution temporarily when the feasible solution is not easy to find through iterations. The performances are evaluated through computational experiments. It is shown that both heuristics are able to find the optimal solution in a relatively short computational time for the most instances, and that decoupling relaxation outperformed allocation relaxation.
재해는 인간의 생명과 재산을 안전하게 보호하기 위해서 발생을 사전에 예방하고, 불가피하게 발생하였을 경우 그 경제적, 사회적, 정신적 손해를 최소화하여야 하는 모든 현상을 의미한다. 본 연구는 인위재해중 교통사고 다음으로 발생빈도가 높은 화재를 연구의 대상으로, 서울시를 연구대상지역으로 하여 서울시 주민들이 가장 최적의 소방서비스를 받을 수 있는 소방서 입지를 분석하였다. 연구의 방법으로는 최적화분석기법의 일종인 "최대수용입지문제"를 주요 연구방법으로 적용하였으며 지리정보시스템을 적용하여 현행 소방서와 화재발생의 입지적 분포를 관찰하였다. 연구의 결과로 현행 서울시 소방서 및 소방파출소의 입지는 개선의 여지가 있으며 보다 신속한 소방서비스를 받기 위해 소방차 출동지역에 대한 일부 조정이 필요할 것으로 분석되었다.
지방자치단체는 생활SOC의 불균형을 해소하려는 노력을 추진되어야 하며, 생활SOC의 입지 현황, 최적입지 등에 관한 공간정보를 구축해야 한다. 이 연구는 생활SOC 관련 연구수요를 고려하여, 생활SOC의 접근성, 형평성, 그리고 최적입지를 분석하였다. 분석 시설은 생활거점시설로서, 공공도서관, 근린공원, 생활문화센터, 국공립어린이집으로 구성하였다. 분석지역은 경기도 수원시이며, 분석의 기준연도는 2020년이다. 접근성은 세생활권(200m×200m)에서 인구 1인당 접근성을 산출하였다. 형평성은 지니계수를 활용하여 동 간 접근성의 지역 간 격차를 확인하였다. 최적입지는 최대 커버링 입지문제를 활용하여 탐색하였다. 분석 결과, 국공립어린이집을 제외한 시설의 공간적 접근성은 지역 간 커다란 차이를 드러냈다. 접근성이 우수한 지역도 시설에 따라 커다란 편차를 보였다. 생활SOC의 지역 간 격차는 생활문화센터가 가장 컸으며, 뒤를 이어, 근린공원, 국공립어린이집, 공공도서관 순으로 나타났다. 공공도서관, 근린공원, 생활문화센터의 최적입지는 원도심에 집중적으로 분포하였으나, 국공립어린이집의 최적입지는 수원시 전역에서 나타났다. 이 연구의 결과는 추후 지방자치단체에서 생활SOC 공급계획을 수립함에 있어 핵심적인 계획내용이다. 따라서 후속연구는 이 연구의 분석구조와 결과를 유용하게 활용 가능할 것으로 기대한다.
Vessel Traffic Service (VTS) is the service that provides ships navigating on a sea transportation route with guidance and advice about geographical environment and other attentive information for their safety. In this study we point out that currently, constructing additional VTSs is required to prevent ships from unexpected accident on their navigation. We first select several candidate locations for constructing VTSs, based on the amount of marine transportation and its potential development possibility. Then, we present an optimization model in which the maximum area coverage is achieved by determining new locations of VTS subject to budget limitation. The problem can be modeled as a binary integer program and it provides an optimal solution for new VTS locations to be constructed under the consideration of the currently located VTSs in Korea.
본 연구는 차세대 '정보 고속도로'로 각광받고 있는 슈퍼 와이파이 네트워크의 도입을 위한 효율적 시설물 배치에 대해 논의하고 있다. 슈퍼 와이파이는 기존 TV 방송의 유휴 주파수 대역인 화이트 스페이스를 활용함으로써 보다 넓은 지리적 서비스 범위를 가지기 때문에 인구 저밀도 지역이나 산간 지역에 대한 인터넷 접근성의 격차를 해소하는데 중요한 기능을 할 수 있다. 본 연구의 목적은 슈퍼 와이파이에 대한 체계적이고 효율적인 공간 계획을 탐색하는데 있으며, 이를 위해 전라남도 구례군을 대상으로 최적 입지 커버링 모델들을 적용하였다. 사례 분석 결과, 상이한 입지 모델(LSCP, MCLP)에 따른 최적화된 슈퍼 와이파이 입지 지점들을 도출할 수 있었으며, 시설물 수에 따른 커버리지 상쇄효과, 한계 커버리지와 같은 슈퍼 와이파이 네트워크 구축에 있어 유의미한 분석 결과들을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 도시내 무선 네트워크의 확장이나 지역 무선 인프라 시설 구축에 슈퍼 와이파이를 도입하고자 하는 의사결정자에게 매우 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 특성화고등학교의 실습 교육 강화와 4차 산업혁명에 맞춘 기술교육을 위해 일선 학교에서 구비하기 어려운 산업체의 첨단 실습 장비 등을 확보한 공동실습소에 대한 관심이 증대하고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시를 사례로 들어 공간최적화 기법을 활용하여 특성화고등학교의 공동실습소 배치의 최적 입지에 대해 탐색하였다. 최적 입지 제안 방법으로는 학생 수를 기준으로 대형 특성화고등학교에 공동실습소를 우선 배치하는 경우에 전체 특성화고등학교 학생의 이동거리 최소화와 수용 학생 최대화가 불가능하였기 때문에, P-median Problem(PMP)과 Maximal Covering Location Problem(MCLP)의 두 가지 공간최적화 방법을 활용하였다. 연구 결과 PMP를 적용하여 학생들의 이동거리를 최소화하는 입지 구성에 대해 확인할 수 있었으며, MCLP를 적용하여 5개의 공동실습소를 배치하는 경우 모든 학생을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 산출된 최적 입지는 서울시에 국한되지만, 본 연구에서 적용한 방법론적 틀은 공간적 의사결정을 바탕으로 다른 지역에서 공동실습소를 효율적으로 배치하는데 적용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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