The set partitioning problem is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem, and it is formulated as an integer programming model. This paper proposes an Integer Programming-based Local Search for solving the set partitioning problem. The key point is to solve the set partitioning problem as the set covering problem. First, an initial solution is generated by a simple heuristic for the set covering problem, and then the solution is set as the current solution. Next, the following process is repeated. The original set covering problem is reduced based on the current solution, and the reduced problem is solved by Integer Programming which includes a specific element in the objective function to derive the solution for the set partitioning problem. Experimental results on a set of OR-Library instances show that the proposed algorithm outperforms pure integer programming as well as the existing heuristic algorithms both in solution quality and time.
In this paper, we introduce and study an explicit hybrid relaxed extragradient iterative method to approximate a common solution to generalized mixed equilibrium problem and fixed point problem for a nonexpansive semigroup in Hilbert space. Further, we prove that the sequence generated by the proposed iterative scheme converges strongly to the common solution to generalized mixed equilibrium problem and fixed point problem for a nonexpansive semigroup. This common solution is the unique solution of a variational inequality problem and is the optimality condition for a minimization problem. The results presented in this paper are the supplement, improvement and generalization of the previously known results in this area.
In this paper, a unified solution of Hankel norm approximation problem is proposed by $\delta$-operator. To derive the main result, all-pass property is derived from the inner and co-inner property in the $\delta$-domain. The solution of all-pass becomes an optimal Hankel norm approximation problem in .delta.-domain through LLFT(Low Linear Fractional Transformation) inserting feedback term $\phi(\gamma)$, which is a free design parameter, to hold the error bound desired against the variance between the original model and the solution of Hankel norm approximation problem. The proposed solution does not only cover continuous and discrete ones depending on sampling interval but also plays a key role in robust control and model reduction problem. The verification of the proposed solution is exemplified via simulation for the zero-order Hankel norm approximation problem and the model reduction problem applied to a 16th order MIMO system.
We prove the multiplicity of ordered positive radial solutions for a semilinear elliptic problem defined on an exterior domain. The key argument is to prove the existence of the third solution in presence of two known solutions. For this, we obtain some partial results related to three solutions theorem for certain singular boundary value problems. Proof are mainly based on the upper and lower solutions method and degree theory.
This paper presents a method of sensitivity analysis for the infeasible interior point method when a new variable is introduced. For the sensitivity analysis in introducing a new variable, we present a method to find an optimal solution to the modified problem. If dual feasibility is satisfied, the optimal solution to the modified problem is the same as that of the original problem. If dual feasibility is not satisfied, we first check whether the optimal solution to the modified problem can be easily obtained by moving only dual solution to the original problem. If it is possible, the optimal solution to the modified problem is obtained by simple modification of the optimal solution to the original problem. Otherwise, a method to set an initial solution for the infeasible interior point method is presented to reduce the number of iterations required. The experimental results are presented to demonstrate that the proposed method works better.
We consider the inventory replenishment problem and the vehicle routing problem simultaneously in the vending machine operation. This problem is known as the inventory routing problem. We design a memory cell in the clonal selection algorithm. The memory cell store the best solution of previous solved problem and use an initial solution for next problem. In general, the other clonal selection algorithm used memory cell for reserving the best solution in current problem. Experiments are performed for testing efficiency of the memory cell in demand uncertainty. Experiment result shows that the solution quality of our algorithm is similar to general clonal selection algorithm and the calculations time is reduced by 20% when the demand uncertainty is less than 30%.
In this paper, we propose a simple linear bottleneck assignment problems (LBAP) algorithm to find the optimal solution. Generally, the LBAP has been solved by threshold or augmenting path algorithm. The primary characteristic of proposed algorithm is derived the optimal solution of LBAP from linear sum assignment problem (LSAP). Firstly, we obtains the solution for LSAP from the selected minimum cost of rows and moves the duplicated costs in row to unselected row with minimum increasing cost in direct and indirect paths. Then, we obtain the optimal solution of LBAP according to the maximum cost of LSAP can be move to less cost. For the 29 balanced and 7 unbalanced problem, this algorithm finds optimal solution as simple.
A materials acquisition planning (MAP) problem that involves the determination of how much to order of a number of different items from a number of different suppliers is considered. This particular problem is modelled as a nonlinear mixed integer programming problem. A solution procedure based upon the partition of variables is developed to handle the MAP problem. This solution procedure utilizes a modified Hooke-Jeeves Pattern Search procedure along with a linear programming simplex algorithm. An example problem is presented and the results of applying the suggested solution procedure to this problem are reported.
This paper is devoted to investigate the existence of the solutions for a class of the noncooperative elliptic system involving critical Sobolev exponents. We show the existence of the negative solution for the problem. We show the existence of the unique negative solution for the system of the linear part of the problem under some conditions, which is also the negative solution of the nonlinear problem. We also consider the eigenvalue problem of the matrix.
The Shortest Path Problem in Time-dependent Networks, where the travel time of each link depends on the time interval, is not realistic since the model and its solution violate the Non-passing Property (NPP:often referred to as FIFO) of real phenomena. Furthermore, solving the problem needs much more computational and memory complexity than the general shortest path problem. A new model for Time-dependent Networks where the flow speeds of each link depend on time interval, is suggested. The model is more realistic since its solution maintains the NPP. Solving the problem needs just a little more computational complexity, and the same memory complexity, as the general shortest path problem. A solution algorithm modified from Dijkstra's label setting algorithm is presented. We extend this model to the problem of Minimum Expected Time Path in Time-dependent Stochastic Networks where flow speeds of each link change statistically on each time interval. A solution method using the Kth-shortest Path algorithm is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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