• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.183-187
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• 2012

In this paper, we study the fixed charge transportation problem with uncertain variables. The fixed charge transportation problem has two kinds of costs: direct cost and fixed charge. The direct cost is the cost associated with each source-destination pair, and the fixed charge occurs when the transportation activity takes place in the corresponding source-destination pair. The uncertain fixed charge transportation problem is modeled on the basis of uncertainty theory. According to inverse uncertainty distribution, the model can be transformed into a deterministic form. Finally, in order to solve the uncertain fixed charge transportation problem, a numerical example is given to show the application of the model and algorithm.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.752-758
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• 2005

수송문제는 산업공학 및 OR 그리고 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송 문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, fcTP(fixed charge Transportation Problem)라 한다. fcTP는 이전의 고전적인 방법으로 해결하기 어려운 NP-hard 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 비선형 fcTP를 해결하기 위한 신장트리 기반 유전자알고리즘을 제안한다. 특히, 염색체(chromosome)에 대한 feasibility criteria와 repairing procedure를 포함하는 GA 염색체 표현에 대해 새로운 아이디어를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위한 여러 가지 수치 실험 결과를 기술한다.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.79-86
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• 2005

The transportation problem (TP) is one of the traditional optimization problems. Unlike the TP, the fixed charge transportation problem (FCTP) cannot be solved using polynomial time algorithms. So, finding solutions for the FCTP is a well-known NP-complete problem involving an importance in a transportation network design. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving FCTP. And many evolutionary algorithms have tackled this problem and shown good performance. This paper introduces an efficient evolutionary algorithm for the FCTP. The proposed algorithm can always generate feasible solutions without any repair process using the random key representation. Especially, it can guide the search toward the basic solution. Finally, we performed comparisons with the previous results known on the benchmark instances and could confirm the superiority of the proposed algorithm.

• 한국경영과학회지
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• 제41권4호
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• pp.113-128
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• 2016

This paper proposes a Bi-level Genetic Algorithm for the Fixed Charge Transportation Problem with Non-linear Unit Cost. The problem has the property of mixed integer program with non-linear objective function and linear constraints. The bi-level procedure consists of the upper-GA and the lower-GA. While the upper-GA optimize the connectivity between each supply and demand pair, the lower-GA optimize the amount of transportation between the pairs set to be connected by the upper-GA. In the upper-GA, the feasibility of the connectivity are verified, and if a connectivity is not feasible, it is modified so as to be feasible. In the lower-GA, a simple method is used to obtain a pivot feasible solution under the restriction of the connectivity determined by the upper-GA. The obtained pivot feasible solution is utilized to generate the initial generation of chromosomes. The computational experiment is performed on the selected problems with several non-linear objective functions. The performance of the proposed procedure is analyzed with the result of experiment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.793-796
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• 2008

본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.195-204
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• 2003

Network optimization is being increasingly important and fundamental issue in the fields such as engineering, computer science, operations research, transportation, telecommunication, decision support systems, manufacturing, and airline scheduling. Networks provide a useful way to modeling real world problems and are extensively used in practice. Many real world applications impose on more complex issues, such as, complex structure, complex constraints, and multiple objects to be handled simultaneously and make the problem intractable to the traditional approaches. Recent advances in evolutionary computation have made it possible to solve such practical network optimization problems. The invited talk introduces a thorough treatment of evolutionary approaches, i.e., hybrid genetic algorithms approach to network optimization problems, such as, fixed charge transportation problem, minimum cost and maximum flow problem, minimum spanning tree problem, multiple project scheduling problems, scheduling problem in FMS.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.969-972
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• 2007

수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.371-374
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• 2007

본 논문에서는 고정 비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)에 대해 다룬다. 이는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 총 수송비용과 고정 비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수급처 간의 수송량을 결정하는 문제이다. 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그 중에서도 메타 휴리스틱을 이용한 해법들이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 메타 휴리스틱 방법들중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 제일 첫 관문은 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가이다. 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점 에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• 한국경영과학회지
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• 제32권2호
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• pp.109-121
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• 2007

This paper focuses on algorithms based on the evolution, which is applied to various optimization problems. Especially, among these algorithms based on the evolution, we investigate the simple genetic algorithm based on Darwin's evolution, the Lamarckian algorithm based on Lamark's evolution and the Baldwin algorithm based on the Baldwin effect and also Investigate the difference among them in the biological and engineering aspects. Finally, through this comparison, we suggest a new algorithm to find more various solutions changing the genotype or phenotype search space and show the performance of the proposed method. Conclusively, the proposed method showed superior performance to the previous method which was applied to the constrained minimum spanning tree problem and known as the best algorithm.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 추계학술대회 논문집(제2권)
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• pp.121-124
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• 2006

본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.