Purpose The purpose of this study is to investigate cognitive mechanism of goal relations (Single-goal vs. Multiple-goals) and to-do list (Packing vs. Unpacking) and also verify the role of self-efficacy in the perspective of motivation belief. The perspective of cognitive mechanism is related to the effects of how the relations of multitasking environments affects to facilitating relation or conflicting relations. In pursuit of a single goal, judgement of task importance can be facilitated by unpacking effect due to relations of strongly associated project components including to-do list. On the other hands, in pursuit of multiple goals, judgement of task importance can be conflicted due to mutually exclusive relations of multiple goals. Additionally, the cognitive mechanism can be regulated from the role of self-efficacy, which contributes to motivation belief on how much a person is confident in achieving given tasks. In the end this research is to identify self-efficacy as boundary condition in inhibiting the effects of facilitation and conflict. Design/methodology/approach This study conducted Two-way ANOVA (Packing/ Unpacking * Single-goal/ Multiple-goals) to explore the effects of cognitive mechanism on task importance. After that we performed Three-way ANOVA, 2 (To-do list: Packing/ Unpacking) * 2 (Goal relation: Single-goal/ Multiple-goals) * 2 (Self-efficacy: Low self-efficacy/ High self-efficacy) to verify the role of self-efficacy between goal relations and to-do list. Findings In the cognitive mechanism, the task importance is not significantly different between in packed and in unpacked condition in pursuit of a single goal. But multitasking with multiple goals causes goal conflict, which means packed condition indicates significantly higher task importance than unpacked condition. Additionally, for a group with low self-efficacy unpacking leads to conflicting relation, which implies that packed condition is more efficient strategy than packed condition. On the other hands, in pursuit of mulitple goals, either packing or unpacking has no distinctive effects on task importance. However, participants with high self-efficacy are no longer affected by facilitating relation and conflicting relation as well in pursuit of either a single goal or multiple goals as well.
This paper considers two-sided assembly line balancing with preemptive multiple goals. In the problem, three goals are taken into account in the following priority order : minimizing the number of mated-stations, achieving the goal level of workload smoothness, and maximizing the work relatedness. An evolutionary algorithm is used to solve the multiple goal problems. A new structure is presented in the algorithm, which is helpful to searching the solution satisfying the goals in the order of the priority. The proper evolutionary components such as encoding and decoding method, evaluation scheme, and genetic operators, which are specific to the problem being solved, are designed in order to improve the algorithm's performance. The computational results show that the proposed algorithm is premising in the solution quality.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.79-88
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2021
This study was a cross-sectional descriptive investigative study to analyze the effects of sub-factors of cognitive emotional control on life goals. The subjects of the study were 184 people in their 20s, and they were collected online from December 2020 to January 5, 2021 using structured cognitive control capabilities and life goal questionnaires. The collected data were performed using SPSS 18.0 for Frequency, Independent Sample t-test, Pearson correction analysis, Simple regression analysis, and Multiple regression analysis. According to the study, men had both life-oriented and achievement-oriented life goals higher than women. Among the sub-factors of cognitive emotional control (positive focus change, positive reassessment, expansion of view, re-accept plan, acceptance, rumination, self-criticism, others criticism, and destruction) were male and female were higher in self-criticism. Factors affecting life-oriented life goals have been shown to be expanding views, re-accepting plans, and criticizing others, while positive re-evaluation negatively affects achievement-oriented life goals. Based on these results, life-oriented life-goals tend to exhibit adaptive responses to expand views and revise plans and maladaptive responses to blame others, while achievement-oriented life-goals have the ability to positively reassess situations, modify plans and accept negative reactions.
This paper presents an efficient algorithm both in computation speed and storage requirement by exploring the special structure of problems involving multiple objective goals. The algorithm developed here is limited to the problems with multiple, compensatory objectives, however it can be extended to‘traditional’preemptive priority goat programming problems. Computational results are included.
The development goals of the next generation EMU are to improve the system maintainability, transportation capacity, reliability, passenger service and energy efficiency. In this paper, we propose a measurement scheme for the development goals of the next generation Electric Multiple Unit(EMU). To achieve that, we drew meaningful characteristics for each development goal, which mainly affect effectiveness and performance of vehicle system. Finally, the measurement scheme for the development is obtained by using the characteristics, which could be a numerical values such as maximum velocity, acceleration of the vehicle and so on or subjective values such as a results of surveys from passengers and so on. We expect the proposed measurement scheme will be used to measure the development goals of other similar system as well as the next generation EMU.
Decision environments involve a high degree of uncertainty as well as multiple, conflicting goals. Although traditional goal programming offers a means of considering multiple, conflicting goals and arrives at a satisficing solution in a deterministic manner, its major drawback is that decision makers often specify aspiration level of each goal as a single number. To overcome the problem of setting aspiration levels, chance constrained programming can be incorporated into goal programming formulation so that sampling information can be utilized to describe uncertainty distribution. Another drawback of goal programming is that it does not provide a systematic approach to set priorities and trade-offs among conflicting goals. To overcome this weekness, the analytic hierarchy process(AHP) is used in the model. Also, most goal programming models in the literature are of a linear form, although some nonlinear models have been presented. Consideration of risk in technological coefficients and right hand sides, however, leads to nonlinear goal programming models, which require a linear approximation to be solved. In this paper, chance constrained reformulation with linear approximation is presented for a 0-1 goal programming problem whose technological coefficients and right hand sides are stochastic. The model is presented with a numerical example for the purpose of demonstration.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
Autonomous mobile robots are required to achieve multiple goals while responding quickly to the dynamic environments. An appropriate robot control architecture, which clearly and systematically defines the relationship among the inputs, the processing functions and the outputs, thus needs to be embedded in the robot controller. This paper proposes a kind of hybrid control architecture which combines the key features of the two well-known robot control architectures; hierarchical and behavioral- based. The overall control architecture consists of three layers, i.e. the highest planner, the middle plan executor, and the lowest monitor and behavior-based controller. In the planned situation, only one behavior module is chosen by the logical coordinator in the plan executor according to the way point bin. In the exceptional situation, the central controller in the plan executor issues an additional control command to reach the planned way point. Several simulations and experiments with autonomous mobile robot show that the proposed architecture enables the robot controller to achieve the multiple sequential goals even in dynamic and uncertain environments.
The effects of goal setting in the context of Multiple Criteria Making (MCDM) are classified into two types : internal and external. In the internal models, the impact of the changed goal is limited only to the other goals in MCDM model. By contrast, in the external models, the impact is limited to the factors not included in the MCDM model. In fact, most real world examples of goal setting have the nature of mixed models. To assist in the goal setting process, the framework named Goal Setting Support (GSS) is developed. The GSS helps decision-makers for mixed models to 1) make internal trade-offs in a way that guarantees non-dominancy after the trade-ofs, and 2) evaluate achieved goals systematically. The GSS can be used in creating Decision Support Systems that will allow interactive goal setting.
본 연구는 과학기술분야 정부출연 연구기관의 자율성과 독립성을 보장하고, 연구기관 간의 협력과 유기적인 연결이라는 정책목표하에 1999년 이후 지금까지 그 목표달성을 위해 정책수단으로 존재하고 있는 연구회제도의 정책변동 사례를 대상으로 하고 있다. 연구회제도가 어떤 과정을 거쳐 정책변동이 이루어졌고 그 결과 정책목표가 달성되었는지 여부를 분석하였으며, 이를 통해 향후 정책의 효율적 추진에 기여하려는 목적으로 수행되었다. 과학기술 연구회는 김대중 정부이후 박근혜 정부까지 네 번의 정권교체기마다 변화과정을 거쳐왔다. 여기서는 그 사례에 Kingdon의 다중흐름모형을 이용하여 각 정부별 주요 정책결정요인과 정책변동 과정을 비교 분석했으며, 그 결과로서 Hogwood and Peters의 정책변동유형과 출연(연)의 자율성 및 책임성이라는 정책목표의 달성정도를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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