This paper considers a manufacturer with a two-station make-to-stock and make-to-order serial production system. The MTS facility produces a single type of component and provides components for the MTO facility that produces customized products. In addition to the internal demand from the MTO facility, the MTS facility faces demands from the spot market with the option of to accept or reject each incoming demand. This paper addresses a joint component inventory rationing and batch production control which maximizes the manufacturer's profit. Using the Markov decision process model, we investigate the structural properties of the optimal inventory rationing and batch production policy, and present two types of heuristics. We implement a numerical experiment to compare the performance of the optimal and heuristic policies and a simulation study to examine the impact of the stochastic process variability on the inventory rationing and batch production control.
In this paper, we propose an efficient search algorithm for finding an optimal schedule to minimize makespan, while avoiding deadlock situation in Flexible Manufacturing Systems (FMS) with finite capacity, in which each job needs to be processed in several job stages for completion. The proposed algorithm uses a modeling and control method based on Petri-net. Especially, we improve the efficiency of the search algorithm by using a priority rule and an efficient bounding function during the search procedure. The performance of the proposed algorithm is evaluated through a numerical experiment, showing that it holds considerable promise for providing an optimal solution efficiently comparing to past work.
This study purports to contribute to existing literatures and debates about the future of Korean public pension system by introducing the cases of pension privatization in eight Latin American countries. Following the Chilean reform in 1981, many Latin American nations to a varying degree replaced their public pension system with private one, and the performance of those private systems started to emerge. Overall, pension privatization does not appear to be the panacea that some of its advocates have argued. While it seems to remedy existing problems, it is creating new ones. As an unprecedented policy experiment, the pension privatization in many Latin American countries implies that there are a number of risks in the path of privatization.
In this paper, we deal with an inventory model of a multi-stage, serial supply chain system where a single product type and nonstationary customer demand pattern are considered. The retailer and suppliers place their orders according to an echelon-stock based replenishment control policy. We assume that the suppliers can access online information on the demand history and use this information when making their replenishment decisions. Using a reinforcement learning technique, the inventory control parameters are designed to adaptively change as the customer demand pattern is altered, in order to maintain a given target service level. Through a simulation based experiment, we verified that our approach is good for maintaining the target service level.
This study is to answer the following three questions: (1) What is SPICE? (2) Is it flexible enough to be applied to the small projects such as the ones owned by local companies and government agencies. The standards and models which comprise SPICE (Software Process Improvement and Capability dEtermination) or IS0/IEC 15504 were thoroughly reviewed first Based on the standards, we developed a methodology for the assessment of software processes was developed. Then the methodology is applied for the assessment for three projects in Kwangju area. For this experiment, a university, a district office, and a IT company were selected. Both the development application of the methodology was considered to be successful. As we go through the assessment, we can be convinced that the foundation of the SPICE is very sound. As we stick to the principles of SPICE, the assessment methodology that we developed worked well. The study suggests several implications for the policy making.
본 논문에서는 다수의 강화 학습 에이전트들의 학습 결과 및 Expert의 지식을 하나의 학습 알고리즘으로 융합하는 강화학습인 "potential-based" reinforcement learning(RL)기법에 불확실한 환경에서의 의사결정 알고리즘인 Case-based Decision Theory(CBDT)를 적용한 "RLs-CBDT"를 제안한다. 그리고 테트리스 실험을 통하여 기존의 RL 알고리즘에 비해 RLs-CBDT가 최적의 정책에 더 마르게 수렴하는 것을 보인다.
The purpose of this paper is to find the method to improve the web accessibility of Korean Government's web sites through the investigation on the evaluation result of visually impaired people and the accessibility evaluation tool. Twenty five Korean Governments' web sites are chosen for this experiment. First, all of the sites are evaluated by accessibility evaluation tool (A-Prompt) based on Priority one of the Web Contents Accessibility Guidelines (WCAG) 1.0 of W3C. Second, three visually impaired people tried to find information or resister for the sites to check the accessibility. All of the sites are failed to conform to WCAG 1.0 and most of those are not accessible to information. The last part of this paper presents the method to improve the web accessibility of the Government's web sites.
본 논문은 현재 우리나라에서 사용하는 해상 무선통신의 주파수, 이용분야, 관련조직 등에 대하여 분석하였다 그리고 항만, 연근해, 원양해역을 항해중이거나 조업중인 선박의 통신 활용에 대한 방안과 해상이동업무 전화망 구축과 서비스, 해안국의 조직, 사용주파수대등 많은 문제점을 지적하였다. 또한 선박국과 육상국간의 통신 서비스에 대한 원활한 소통을 해소하고 낙후된 해상통신의 서비스 개선에 큰 역할을 할수 있도록 연구하였다.
This paper analyzes a dynamic lot-sizing problem, in which the order size of multiple products and a single container type are simultaneously considered. In the problem, each order (product) placed in a period is immediately shipped immediately by containers in the period and the total freight cost is proportional to the number of each container type employed. Also, it is assumed that backlogging is not allowed. The objective of this study is to determine the lot-sizes and the shipping policy that minimizes the total costs, which consist of ordering costs, inventory holding costs, and freight costs. Because this problem is NP-hard, we propose a heuristic algorithm with an adjustment mechanism, based on the optimal solution properties. The computational results from a set of simulation experiment are also presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2003-2021
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2020
Today's computer systems are widely integrated with CPU and GPU to achieve considerable performance, but energy consumption of such system directly affects operational cost, maintainability and environmental problem, which has been aroused wide concern by researchers, computer architects, and developers. To cope with energy problem, we propose a task-scheduling framework to reduce energy under performance constraint by rationally allocating the tasks across the CPU and GPU. The framework first collects the estimated energy consumption of programs and performance information. Next, we use above information to formalize the scheduling problem as the 0-1 knapsack problem. Then, we elaborate our experiment on typical platform to verify proposed scheduling framework. The experimental results show that our proposed algorithm saves 14.97% energy compared with that of the time-oriented policy and yields 37.23% performance improvement than that of energy-oriented scheme on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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