Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.13
no.2
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pp.9-17
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1988
This vehicle scheduling problem with multiple depots and multiple vehicle types (VMM) is to determine the optimal vehicle routes to minimize the total travel costs. The object of this paper is to develope an exact algorithm for the VMM. In this paper the VMM is transformed into a mathematical model of the vehicle problem with multiple depots. Then an efficient branch and bound algorithm is developed to obtain an exact solution for this model. In order to enhance the efficiency, this algorithm emphasizes the follows; First, a heuristic algorithm is developed to get a good initial upper bound. Second, an primal-dual approach is used to solve subproblems which are called the quasi-assignment problem, formed by branching strategy is presented to reduce the number of the candidate subproblems.
CAGD(Computer Aided Geometric Design) is a branch of applied mathematics concerned with algorithms for the design of smooth curves and surfaces and for their efficient mathematical representation. The representation is used for the computation of the curves and surfaces, as well as geometrical quantities of importance such as curvatures, intersection curves between two surfaces and offset surfaces. The $B\acute{e}zier$ curves, B-spline, rational $B\acute{e}zier$ curves and NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline) are basically and widely used in CAGD. The definitions and properties of these curves are presented in this paper. And a brief history of study on the bound for derivative of rational curves in CAGD is also presented.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.53-66
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1989
The Public Vehicle Routing Problem (PVRP) is to find the minimum total cost routes of M or less Public-Vehicles to traverse the required arcs(streets) at least once, and return to their starting depot on a directed network. In this paper, first, a mathematical model is formulated as minimal cost flow model with illegal subtour elimination constraints, and with the fixed cost and routing cost as an objective function. Second, an efficient branch and bound algorithm is developed to obtain an exact solution. A subproblem in this method is a minimal cost flow problem relaxing illegal subtour elimination constraints. The branching strategy is a variable dichotomy method according to the entering nonrequired arcs which are candidates to eneter into an illegal subtour. To accelerate the fathoming process, a tighter lower bound of a candidate subproblem is calculated by using a minimum reduced coast of the entering nonrequired arcs. Computational results based on randomly generated networks report that the developed algorithm is efficient.
Given a directed network, a designated arc, and lowers and upper bounds for the distance of each arc, the preprocessing shortest path problem Is a decision problem that decides whether there is some choice of distance vector such that the distance of each arc honors the given lower and upper bound restriction, and such that the designated arc is on some shortest path from a source node to a destination notre with respect to the chosen distance vector. The preprocessing shortest path problem has many real world applications such as communication and transportation network management and the problem is known to be NP-complete. In this paper, we develop an algorithm that solves the problem using the structural properties of shortest paths.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.4
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pp.741-751
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1996
The three dimensional cutting-stock problem is to maximize the total value of pieces which are smaller cubics-cut from a original cubic stock. This paper suggests a method to maximize the total value of different size cut pieces using the orthogonal non-guillotine cut technique. We first formulated a zero-one integer programming, then developed a Lagrangeon relaxation method far the problem. The solutions were given by using a brunch-end-bound technique associates with Lagrangean relaxation, which guarantees an optimal solution.
Let G be a finite group and let ν(G) be the probability that two randomly selected elements of G produce a nilpotent group. In this article we show that for every positive integer n > 0, there is a finite group G such that ${\nu}(G)={\frac{1}{n}}$. We also classify all groups G with ${\nu}(G)={\frac{1}{2}}$. Further, we prove that if G is a solvable nonnilpotent group of even order, then ${\nu}(G){\leq}{\frac{p+3}{4p}}$, where p is the smallest odd prime divisor of |G|, and that equality exists if and only if $\frac{G}{Z_{\infty}(G)}$ is isomorphic to the dihedral group of order 2p where Z∞(G) is the hypercenter of G. Finally we find an upper bound for ν(G) in terms of |G| where G ranges over all groups of odd square-free order.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.10a
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pp.57-78
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2005
The vehicle routing problem (VRP) is to determine a set of feasible vehicle routes, one for each vehicle, such that each customer is visited exactly once and the total distance travelled by the vehicles is minimized. A feasible route is defined as a simple circuit including the depot such that the total demand of the customers in the route does not exceed the vehicle capacity. While there have been significant advances recently in exact solution methodology, the VRP is not a well solved problem. We find most approaches still relying on the branch and bound method. These approaches employ various methodologies to compute a lower bound on the optimal value. We introduce a new modelling approach, termed route-splitting, for the VRP that allows us to address problems whose size is beyond the current computational range of set-partitioning models. The route-splitting model splits each vehicle route into segments, and results in more tractable subproblems. Lifting much of the burden of solving combinatorially hard subproblems, the route-splitting approach puts more weight on the LP master problem, Recent breakthroughs in solving LP problems (Nemhauser, 1994) bode well for our approach. Lower bounds are computed on five symmetric VRPs with up to 199 customers, and eight asymmetric VRPs with up to 70 customers. while it is said that the exact methods developed for asymmetric instances have in general a poor performance when applied to symmetric ones (Toth and Vigo, 2002), the route splitting approach shows a competent performance of 93.5% on average in the symmetric VRPs. For the asymmetric ones, the approach comes up with lower bounds of 97.6% on average. The route-splitting model can deal with asymmetric cost matrices and non-identical vehicles. Given the ability of the route-splitting model to address a wider range of applications and its good performance on asymmetric instances, we find the model promising and valuable for further research.
The objective of this paper is to look into the possibility of the detailed and practical optimum design of rt:inforced concrete beam using methods oi discrete mathematical programming.
In this discrete optimum formulation, the design variables are the overall depth, width and effective depth of members, and area of longitudinal reinforcement. In addition, the details such as the amount of web reinforcement and cutoff points of longitudinal reinforcement are also considered as variables. Total cost has been used as the objective function. The constraints include the code requirments such as flexural strength, shear strength, ductility, serviceability, concrete cover. spacing, web reinforcement, and development length and cutoff points of longitudinal renforcement.
An optimization algorithm is presented for effective optimum design of R.C. beam with discrete de sign variables. First, the continuous variable optimization can be achieved by Feasible Direction Method. Using the results obtained from the continuous variable optimization, a branch and bound method is used to obtained the discrete design values.
The proposed algorithm is applied to test problem for reliability, and the results are compared with those of graphical method and rounded-up method. And a simply supported R.C. beam and a two-span continuous R.C. beam are presented as numerical examples for effectiveness and applicability.
It is considered that the presented algorithm can be effectively applied to the discrete optimum design of R.C. beams.
The genetic algorithm (GA) and branch and bound (B&B) methods are the useful methods of searching the optimal project combination (combinatorial optimization) to maximize the project effect considering the budget constraint and the balance of regional development with regard to the Urban Regeneration New Deal policy, the core real estate policy of the Moon Jae-in government. The Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT) will choose 13 central-city-area-type projects, 2 economic-base-type projects, and 10 public-company-proposal-type projects among the numerous projects from 16 local governments while each government can apply only 4 projects, respectively, for the 2017 Urban Regeneration New Deal project. If MOLIT selects only those projects with a project effect maximization purpose, there will be unselected regions, which will harm the balance of regional development. For this reason, an optimization model is proposed herein, and a combinatorial optimization method using the GA and B&B methods should be sought to satisfy the various constraints with the object function. Going forward, it is expected that both these methods will present rational decision-making criteria if the central government allocates a special-purpose-limited budget to many local governments.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.87-94
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2022
This paper researched a study to find a combination of acquisition scores for 9 dart throws, which is the minimum number of dart tactile throws in 501 point dart games. The maximum score that can be obtained by throwing once in a dart game is 60 points, which can end the perfect dart game with 60 points eight times according to 60×8+21×1=501, and if you earn 21 points once, you can finish the game with 9 throws. This is called 9-dart finish. As such, only 18 and 14 studies on the combination of scores that can obtain 501 points with 9 throws are known, and no studies have been conducted applying the exhaustive search algorithm. This paper proposed a division branch-and-bound algorithm as a method of simplifying the O(2n) exponential time performance complexity of the typical branch-and-bound method of a exhaustive search method, to polynomial time complexity. The proposed method limited the level to 8, jumped to a quotient level of 501/60, and backtracked to explore only possible score combinations in the previous level. The possible score combinations of the nine perfect games found with the proposed algorithm were 90(101 cases).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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