KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
Mahdavi, Iraj;Fazlollahtabar, Hamed;Shafieian, S. Hosna;Mahdavi-Amiri, Nezam
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권1호
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pp.141-155
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2010
We develop an intelligent information system in a multilayer electronic supply chain network. Using the internet for supply chain management (SCM) is a key interest for contemporary managers and researchers. It has been realized that the internet can facilitate SCM by making real time information available and enabling collaboration between trading partners. Here, we propose a multi-agent system to analyze the performance of the elements of a supply network based on the attributes of the information flow. Each layer consists of elements which are differentiated by their performance throughout the supply network. The proposed agents measure and record the performance flow of elements considering their web interactions for a dynamic route selection. A dynamic programming approach is applied to determine the optimal route for a customer in the end-user layer.
We have described the optimal process route selection model for the PCB(printed circuit board) auto-insertion line. This PCB assembly line is known as a FFL(flexible flow line) which produces a range of products keeping the flow shop properties. Under FFL environments, we have emphasized the balancing of work-loads in order to maximize total productivity of PCB auto-insertion line. So we have developed a heuristic algorithm based on a work-order selection rule and min-max concept for the job route selection model.
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.
This paper addresses a problem of machining route selection and determination of input quantity with yield in multi-stage flexible flow system. The problem is formulated as nonlinear programing and the proposed model is solved by genetic algorithm(GA) approach. The effectiveness of the proposed GA approach is evaluated through comparisons with the optimal solution obtained from the branch and bound for the same problem.
비선호시설의 노선선정 과정에서는 노선선정 절차, 지역주민의 NIMBY 현상 등으로 인해 많은 갈등이 발생하고 있다. 특히 입지선정과 운영을 둘러싼 사회적 갈등은 전체 갈등 사례 중 70%를 차지할 정도로 자주 발생하고 있으며, 갈등으로 인해 많은 손실을 야기하고 있다. 지속적인 갈등 해결을 위해서는 사회적 갈등을 고려한 최적 노선선정이 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 송전선로 시설을 대상으로 사회적 갈등을 고려하여 개선된 경과지 선정 프로세스를 제시하고자 한다. 우선 기존 사회적 갈등에 관한 연구동향 분석 및 전문가 인터뷰를 통해 비선호시설의 개선된 배제구역 기준 및 고려인자와 우선순위를 도출하였다. 이후 도출된 배제구역 기준 및 고려인자를 실제 밀양시 사례를 대상으로 후보 노선을 선정하였으며, Fuzzy-TOPSIS를 활용하여 최적 노선을 선정하였다. 실무 측면에서 83.3%가 본 프로세스에 있어 사회적 갈등을 최소화하며 적용에 대한 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 프로세스는 사업 초기 송전선로 경과지 선정과정에서 사회적 갈등을 최소화하기 위한 도구로써 활용이 가능할 것으로 예상된다.
Optimal route selection of railway should take consideration of the function of the railway, topography, practicability of construction and management as well as the cost. This study performed the surveys for experts and surrounding industries and the review for the bid guidelines in order to develop the quality model with the AHP method and establish the weight for each factor. Six quality models were developed for such as the efficiency of railway operation, structure design and practicability, economic feasibility, correspondence with other plans, civil appeal and environmental sustainability, and correspondence with system. The detailed evaluation elements were also derived by each factors.
A flexible flow line(FFL) consists of several groups of identical machines. All work-orders flow along the same path through successive machine groups. Thus, we emphasized the balancing of workloads between machine groups in order to maximize total productivity. On the other hand, many different types of work-orders, in varying batch or lot sizes, are produced simultaneously. The mix of work-orders, their lot sizes, and the sequence in which they are produced affect the amount of workload. However, the work-orders and their lot sizes are prefixed and cannot be changed. Because of these reasons, we have developed an optimal route selection model using heuristic search and Min-Max algorithm for balancing the workload between machine groups in the FFL.
Machining route selection to produce parts should be based on shop flow information because of input data at scheduling tasks and is one of the main problem in process planning. This paper addresses the problem of machining route selection in multi-stage process with machine group included a similar function. The model proposed is formulated as 0-1 integer programing considering the relation of parts and machine table size, avaliable time of each machine for planning period, and delivery date. The objective of the model is to minimize the sum of processing, transportation, and setup time for all parts. Genetic algorithm approach is developed to solve this model. The efficiency of the approach is examined in comparison with the method of branch and bound technique for the same problem. Also, this paper is to solve large problem scale and provide it if the multiple machining routes are existed an optimal solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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