Recently, Peng et al. proposed a primal-dual interior-point method with new search direction and self-regular proximity for LP. This new large-update method has the currently best theoretical performance with polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$). In this paper we use this search direction to propose a primal-dual interior-point method for convex quadratic programming (QP). We overcome the difficulty in analyzing the complexity of the primal-dual interior-point methods for convex quadratic programming, and obtain the same polynomial complexity of O($n^{\frac{q+1}{2q}}\;{\log}\;{\frac{n}{\varepsilon}}$) for convex quadratic programming.
We show that the complexity of Simplex Method for Linear Programming problem is equivalent to the complexity of finding just an adjacent basic feasible solution if exists. Therefore a simplex type method which resolves degeneracy in polynomial time with respect to the size of the given linear programming problem can solve the general linear programming problem in polynomial steps.
This paper presents the results of experiments which compare the software complexity between programming languages, i.e, FORTRAN IV and FORTRAN 77, PASCAL and C language, respectively. Each experiment is performed to compare the complexity between programs of same problems using Halstead's method based on operator, and McCabe's based on data flow. As the results of 25 test programs experiments, FORTRAN 77 languages shows superiority to FORTRAN IV languages, and C than that of PASCAL languages, in the aspect of the global software complexity.
This paper deals with the selection method of effective engineering design problem based on LEGO Mindstorm NXT for basic design education. By YouTube case study of various LEGO-based engineering designs for olympic sports, performance criteria have been developed including programming complexity, structural complexity, sensor/actuator complexity and variety of game operation. Programming complexity includes range of programming code length and possible program variety. Structural complexity includes variety of structural elements such as length, shape, weight, and volume to overcome design restrictions. Sensor/actuator complexity includes variety of sensor used and number of possible actuator assemblies. Variety of game operation includes game complexity and required creativity to make LEGO robots. Based on these performance criteria, four representative sports were selected as the candidates for effective engineering design problem. Finally, feasibility and attributes of each candidate were verified by real implementation examples.
We present a two dimensional linear programming knapsack problem with the extended GUB constraint. The presented problem is an extension of the cardinality constrained linear programming knapsack problem. We identify some new properties of the problem and derive a solution algorithm based on the parametric analysis for the knapsack right-hand-side. The solution algorithm has a worst case time complexity of order O($n^2logn$). A numerical example is given.
This paper proposes an infeasible interior-point algorithm with full-Newton step for linear programming. We introduce a special self-regular proximity to induce the feasibility step and also to measure proximity to the central path. The result of polynomial complexity coincides with the best-known iteration bound for infeasible interior-point methods, namely, O(n log n/${\varepsilon}$).
본 연구는 웹 환경에서 어플리케이션 복잡도의 빈도분포를 근거로 한계값의 적정성을 분석하기 위한 실험을 하였으며 두 가지 가정을 기준으로 작업하였다. 즉, 절차적 프로그래밍에서 McCabe의 상한값 10과 자바 프로그래밍에서의 Lopez의 상한값 5에 대하여 웹 프로그래밍 구문에 이들 설정값의 적용이 가능한가?에 대한 실험으로 10 웹 사이트 프로젝트를 수집하였고 4,000여개의 ASP파일 표본이 측정되었다. 웹 어플리케이션에 대한 복잡도 빈도분포를 파악한 결과 통합된 웹 어플리케이션의 90% 이상이 복잡도 50이하의 값을 가짐으로써 한계값 50이 제안되었다. 서버, 클라이언트, HTML이 통합된 웹 어플리케이션의 구조상 HTML의 복잡도가 35~40의 값을 가지게 되는데 이는 HTML이 주로 홈 페이지나 사이트 맵을 구성하는 메뉴 형태로 되어 있어 높은 복잡도의 적합성이 설명되었다. 향후 웹 어플리케이션의 구조상 복잡도와 관련된 숨어 있는 속성은 없는지 관련성을 찾아보는 노력이 필요하다.
This paper presents a production scheduling model in a block assembly shop in shipbuilding industry. In a block assembly shop, the most important performance criterion is load leveling, which balances manpower and work area utilization through the planning horizon. The problem is formulated as a mixed-integer nonlinear programming(MINLP) problem of which objective function is to optimize load leveling. The developed MINLP problem can not be solvable due to computational complexity. The MINLP problem is decomposed into two stage mixed-integer linear programming (MILP) problems to obtain a good solution, but the decomposed MILP problems are still computationally intractable because of combinatorial complexity. Therfore, a heuristic method using linear programming is proposed to solve two stage MILP problems sequentially. The proposed heuristic generates a good production schedule within a reasonable computation time, and it is easily applicable for establishing the production schedule in a block assembly shop in shipbuilding industry.
In this paper, we consider a maximin version of the linear programming knapsack problem with extended generalized upper bound (GUB) constraints. We solve the problem efficiently by exploiting its special structure without transforming it into a standard linear programming problem. We present an O(n$^3$) algorithm for deriving the optimal solution where n is the total number of problem variables. We illustrate a numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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