Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.2
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pp.184-194
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2014
Numerous studies have been studied to provide an efficient solution for the Nurse Rostering Problem (NRP), most of which have suffered from its complexity arising from incorporating nurse's work shift and ability. The test-bed data for the NRP is released for the public Competition in 2010. This study suggests a new mixed integer programming for Nurse Rostering Problem and develops a hybrid approach, where a hierarchical decomposition and the corresponding optimization are combined. The computation experiment is performed to show that the suggested algorithms may give a better solution in various instances, compared to the one appeared in the literature.
The purpose of this paper is to prepare an unloading schedule of the raw-material-carrying vessels at Pohang port so as to minimize the total demurrages. A mixed integer programming(MIP) model was constructed, in which only three berths were considered. For the feasible application of the model an approximation approach was employed. The results of the test run of the model based on the past four-month's real data of P company revealed the company could have saved a considerable amount of demurrages, if the model had been applied during the same period. In addition, all the processes were computerized for the clerk-in-charge not only to utilize the results of this study easily but also to rearrange the schedule in quick response to any possible changes.
Recovery of end-of-life (EOL) products is an environmentally and economically sound way to achieve many of the goals of sustainable development. Many product recovery systems are dependent upon destructive disassembly such as shredding, which undesirably causes a large volume of shredder dust and makes parts reuse impossible. Although non-destructive disassembly has been considered as an alternative for solving the problems, the classification of disassembled items has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose a model that mathematically optimizes the disassembly and classification of EOL products. Based on the AND/OR graph that illustrates all possible disassembly sequences of a given product, we identify the physical properties that are considered as constraints in the model. As a result of the solution procedure, the recovery problem can be transformed into a mixed integer linear programming (MILP) model. We show an example that illustrates the concept of our model.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.18
no.1
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pp.47-62
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1992
This paper describes a procedure for optimizing the route selection and production conditions in alternate process plans under a cellular manufacturing environment. The type of production is mainly production-to-order which deals with unexpected products as the changes factor. The flexible cellular manufacturing can be viewed as a complete unification of both flexible manufacturing process and flexible production management. The integrated problem for designing flexible cellular manufacturing associated with determining the optimal values of the machining speeds, overtime, and intercell flow is formulated as Nonlinear Mixed Integer Programming(NMIP) in order to minimize total production change cost. This is achieved by introducing the marginal cost analysis into the NMIP, which will compute the optimal machining speed, overtime, intercell flow, and routing. The application of this procedure offers greater flexibility to take advantage of the cellular manufacturing due to the optimum use of resources. A solution procedure for this problem was developed and a numerical example is included.
To improve the ship operation in automated container terminals, it is important to schedule different types of handling equipment to operate synchronously. For example, a vehicle with container receiving and lifting capabilities is used to transport containers from a storage yard to a vessel and vice versa, while a triple quay crane (QC) can handle up to three 40-ft containers simultaneously. This paper discusses the manner in which vehicles should be assigned to containers to support such multi-lifts of QCs by using information about the locations and times of deliveries. A mixed-integer programming model is introduced to optimally assign delivery tasks to vehicles. This model considers the constraint imposed by the limited buffer space under each QC. A procedure for converting buffer-space constraints into time window constraints and a heuristic algorithmfor overcoming the excessive computational time required for solving the mathematical model are suggested. A numerical experiment is conducted to compare the objective values and computational times of the heuristic algorithm with those of the optimizing method to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.3
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pp.183-191
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2013
We address the power generation mix problem that considers not only nuclear and fossil fuels such as oil, coal and LNG but also renewable energy technologies. Unlike nuclear or other generation technologies, the expansion plan of renewable energy is highly uncertain because of its dependency on the government policy and uncertainty associated with technology improvements. To address this issue, we conduct a delphi survey and forecast the capacity of renewable energy. We further propose a stochastic mixed integer programming model that determines an optimal capacity expansion and the amount of power generation using each generation technology. Using the proposed model, we test eight generation mix scenarios and particularly evaluate how much the expansion of renewable energy contributes to the total costs for power generation in Korea. The evaluation results show that the use of renewable energy incurs additional costs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.381-385
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2004
In this paper, We consider various service models and mechanisms as a part of study for offering QoS with the requirement of user and discuss genetic algorithm and hybrid genetic algorithm for routing optimization in broa㏈and convergence network. If routing optimization based on OSPF is not sufficient, a number of MPLS paths can be set up to further improve QoS. We propose two mixed-integer programming models for the complementary MPLS problem, and consider the maximum link utilization within the network as the relevant network QoS measure
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.5
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pp.1007-1017
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1997
The existing survivability measure is defined as the only ratio of survival traffic volume on the given traffic demand. In this paper we suggest a new network survivability evaluation model. Sinceit depends on the importance of traffic, we can evaluatethe affect of telecommunication disaster. With the suggested evaluation model we formulate optimization models for restoration paths and traffic assinment on them. The optimization models are represented as mixed integer programming problems, which are difficult to find exact solutions. We develop heuristic algorithms according to the optimization models and apply them to an example network with 10 nodes and 17 links.
Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability-aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.3
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pp.185-190
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2019
The explosive growth of data traffic and services has created cost challenges for networks. Studies have attempted to effectively apply network slicing in fifth generation networks to provide high speed, low latency, and various compatible services. However, in network slicing using mixed-integer linear programming, the operation count increases exponentially with the number of physical servers and virtual network functions (VNFs) to be allocated. Therefore, we propose an efficient slice allocation method based on cluster technology, comprising the following three steps: i) clustering physical servers; ii) selecting an appropriate cluster to allocate a VNF; iii) selecting an appropriate physical server for VNF allocation. Solver runtimes of the existing and proposed methods are compared, under similar settings, with respect to intra-slice isolation. The results show that solver runtime decreases, by approximately 30% on average, with an increase in the number of physical servers within the cluster in the presence of intra-slice isolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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