This paper is concerned with the multiobjective vehicle scheduling problem with time and area-dependent travel speeds(MVSPTD), in which two conflicting objectives are explicitly treated and the travel speed between two locations depends on the passing area and time of day. The two objectives are the minimization of total vehicle travel time and the minimization of total weighted tardiness. First, I construct a mixed integer linear programming formulation of the MVSPTD, and present o heuristic algorithm that builds the vehicle schedules based on the savings computed. The results of computational experiments showed that the heuristic performs very well. Finally, I propose an expert system for vehicle scheduling in the MVSPTD. Its whole process is executed under VP-Expert expert system environment.
This paper develops an efficient heuristic algorithm for scheduling workforce level that can accommodate all the requested maintenance jobs. Each job has its own release and due dates as well as man-day requirement, and must be scheduled in a non-interrupted time interval, namely, without preemption. Duration of each job is not fixed, but to be determined within given specific range. The objective is to minimize workforce level to complete all the requested maintenance jobs. We show that the problem can be seen as a variant of the two-dimensional bin-packing problem with some additional constraints. A non-linear mixed integer programming model for the problem is developed, and an efficient heuristic algorithm based on bin-packing algorithms is proposed. In order to evaluate goodness of the solution obtained from the proposed algorithm, a scheme for getting a good lower bound for the optimum solution is presented and analyzed. The computational experiment shows that the proposed algorithm performs quite satisfactorily.
This paper proposes a bandwidth-aware localized-routing algorithm that is capable of sensing the available spectrum bands within a two-hop neighboring for choosing the highly opportunistic routes. A mixed-integer linear programming (MILP) is utilized to formulate the optimization problem. Then, the proposed algorithm is used to determine the maximum bandwidth possible of link pairs via a bandwidth approximation process of relaxed variables. Thereby, the proposed algorithm can allow selected routes corresponding to maximum bandwidth possible between cognitive radio (CR) users through link pairs in cognitive radio networks. By comparing the solution values to previous works, simulation results demonstrate that the proposed algorithm can offer a closed-optimal solution for routing performance in cognitive radio networks. The contribution of this paper is achieved through approximately 50% throughput utilized in the network.
Recently, Manufacturers have recognized the importance of recycling because of the limitation of natural resources and new and proposed laws and legislations that assign responsibility to manufacturer for the ultimate disposal of their products and the environmental problems. In this paper, products assembled recyclable parts and non-recyclable parts are collected after consumer usage and go into a plant. And the collected recyclable parts are disassembled through the disassembly process and have three attributes - re-usable attribute, re-manufacturing attribute and dumping attribute. In this situation, we deal with a production planning for recycle-oriented manufacturing system. The proposed model maximizing the profit in a system is formulated as a mixed-integer linear programming. And then a numerical example is used to evaluate the effectiveness of the proposed model
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
SThis paper proposes a new dispatch scheduling algorithm in interconnected regional system operations. The dispatch scheduling formulated as mixed integer non-linear programming (MINLP) problem can efficiently be computed by generalized Benders decomposition (GBD) algorithm. GBD guarantees adequate computation speed and solution convergency since it decomposes a primal problem into a master problem and subproblems for simplicity. In addition, the inter-temporal optimal power flow (OPF) subproblem of the dispatch scheduling problem is comprised of various variables and constraints considering time-continuity and it makes the inter-temporal OPF complex due to increased dimensions of the optimization problem. In this paper, regional decomposition technique based on auxiliary problem principle (APP) algorithm is introduced to obtain efficient inter-temporal OPF solution through the parallel implementation. In addition, it can find the most economic dispatch schedule incorporating power transaction without private information open. Therefore, it can be expanded as an efficient dispatch scheduling model for interconnected system operation.
신호연동화모형에서 통과폭모형은 지체를 최소화하지 못하고 지체도모형은 좌회전현시순서를 최적화하지 못한다. 이러한 모형의 단점을 극복하고자 개발된 KS_SIGNAL은 지체를 최소화하는 신호연동화모형이지만 지체를 산정하는데 있어 많은 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 KS_SIGNAL의 지체모형을 개선하여 보다 우수한 연동신호시간과 현시순서를 산정해주는 신호최적화모형(KS_SIGNAL II)을 개발하여 FORTRAN 언어로 전산화하였다. 개발된 모형은 다양한 평가를 통하여 기존 모형들보다 전반적으로 우수한 것으로 입증되었다. 본 모형을 통하여 차량 출발 및 도착형태에 따른 대기차량 소거시간을 고려하는 옵셋 산정이 가능해져 지체를 최소화하는 간선도로의 신호최적화모형으로 활용될 경우 도로기능제고 및 지체도 감소에 의한 편익을 얻을 수 있다.
This paper considers a problem of configuring both physical backbone and logical virtual path (VP) networks in a reconfigurable asynchronous transfer mode (ATM) network where links are subject to failures. The objective is to determine jointly the VP assignment, the capacity assignment of physical links and the bandwidth allocation of VPs, and the routing assignment of traffic demand at least cost. The network cost includes backbone link capacity expansion cost and penalty cost for not satisfying the maximum throughput of the traffic due to link failures or insufficient link capacities. The problem is formulated as a zero-one non-linear mixed integer programming problem, for which an effective solution procedure is developed by using a Lagrangean relaxation technique for finding a lower bound and a heuristic method exploited for improving the upper bound of any intermediate solution. The solution procedure is tested for its effectiveness with various numerical examples.
A novel mixed-integer linear programming model for the short-term scheduling of a sequential multipurpose batch plant is addressed. First, a time slot domain to each unit is introduced. By assigning each time slot to a product, we obtain the production sequence that minimizes makespan. For multiple-unit assignment problem where a few parallel units with the same function exist, production paths are defined for the distinction of the same stage with a different unit. As a second issue, the model adapted for sequence dependent changeover is presented. For a time slot of a unit, if a product is assigned to the time slot and a different product is assigned to the adjacent time slot, the changeover time considering this situation is included. The performance of the proposed models are illustrated through two examples.
We study the Multiple Product Single Facility Stockout Avoidance Problem (SAP). That is the problem of determining, given initial inventories, whether there is a multiple product single facility production schedule that avoids stockouts over a given time horizon. The optimization version of the SAP where stockouts are pnelized linearly is also studied. We call this problem the Weighted Stockout Problem (WSP). Both problems are NP-hard in the strong sense. We develop Mixed Integer Linear Programming (MIP) formulations for both the SAP and the WSP. In addition, several heuristic algorithms are presented and performances are tested using computational experiments. We show that there exist polynomial algorithms for some special cases of the SAP and the WSP. We also present a method to phase into a target cyclic schedule for infinite horizon problems. These can be used as a practical scheduling tool for temporarily overloaded facilities or to reschedule production after a disruption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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