일반적으로 이산적 입지 공간에서 경쟁적 입지 문제는 입지 후보지에 따라 수많은 조합의 경우가 발생하는 의사결정 문제이기 때문에, 수리적으로 계산하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 결정적 배분 형태를 가정한 이산적 입지 공간의 경쟁적 입지 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위한 대안적 방법에 대해 논의한다. 제안된 방법론의 핵심은 입지 문제의 크기와 관련되는 잠재적 입지후보지의 개수를 기하학적 개념을 이용하여 줄이는 것이다. 사례 분석으로 경쟁이 가열화되고 있는 초고속 인터넷 시장을 대상으로 제안된 방법론을 적용하였는데 두 가지 다른 크기의 문제, 즉 연구 지역 전체에 대해 정의된 잠재적 입지 후보지와 GIS 기반의 기하학적 알고리즘에 의해 추출된 보다 적은 수의 잠재적 입지 후보지에 대해 계산 결과와 공간적 배열을 비교하였다. 사례 분석 결과, 두 문제 모두 고객 유치를 최대화시키는 동일한 최적 입지를 보여주는 한편, 적은 수의 잠재적 입지 후보지를 가진 경쟁적 입지 모델이 보다 효율적으로 해결될 수 있었다.
Companies often have to locate their facilities considering competitors' response to their locational decision. One model available in the literature is due to Dobson and Karmarkar, in which a firm has to decide locations so as to prevent competitors from entering the market after the firm's entry. In this paper, we provide new compact binary integer program formulations for their competitive location model and also present an efficient Genetic Algorithm(GA) for finding a (near-)optimal stable set. The GA we propose utilizes a penalty function to handle the feasibility of the problem and modified elitism for better performance of the algorithm. Computational comparisons indicate the superior performance of the GA over the Dobson and Karmarkar's branch and fathom algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권1호
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pp.153-160
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2004
In recent years, the size of data set which we usually handle is enormous, so a lot of outliers could be included in data set. Therefore the robust procedures that automatically handle outliers become very importance issue. We consider the robust estimation problem of location parameter in the univariate case. In this paper, we propose a new method for defining robustness weights for the weighted mean based on the median distance of observations and compare its performance with several existing robust estimators by a simulation study. It turns out that the proposed method is very competitive.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.627-638
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2008
With the shift of the electric power industry from a regulated monopoly structure to a competitive market environment, the focus of the transmission expansion planning has been moving from reliability-driven transmission expansion to market-based transmission expansion. In market-based transmission expansion, however, a growing demand for electricity, an increasing number of transmission bottlenecks, and the falling levels of transmission investment have created the need for an incentive to motivate investors. The expectation of profit serves as a motivational factor for market participants to invest in transmission expansion in a competitive market. To promote investment in transmission expansion, there is an increasing need for a systematic method to examine transmission expansion for investment incentives from multiple perspectives. In this paper, the transmission expansion problem in a competitive market environment is formulated from ISO and investors' perspectives. The proposed method uses parametric analysis to analyze benefits for investors to identify the most profitable location and amount for transmission addition. Numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
The objective of this paper is to propose a Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) for design of reporting cell management system. The assignment of cells to reporting or non-reporting cells is an NP-complete problem having an exponential complexity in the Reporting Cell Location Management(RCLM) system. The number of reporting cells and which cell must be reporting cell should be determined to balance the registration(location update) and search(paging) operations to minimize the cost of RCLM system. Experimental results demonstrate that BPSO is an effective and competitive approach in fairly satisfactory results with respect to solution quality and execution time for the optimal design of location management system.
The assignment of cells to reporting or non-reporting cells is an NP-hard problem having an exponential complexity in the Reporting Cell Location Management (RCLM) system. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. The number of reporting cells and which cell must be reporting cell should be determined to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. T1is paper compares Max-Min ant system (MMAS), rank-based ant system (RAS) and hybrid method of MMAS and RAS that generally used to solve combinatorial optimization problems. Experimental results demonstrate that hybrid method of MMAS and RAS is an effective and competitive approach in fairly satisfactory results with respect to solution quality and execution time for the optimal design of location management system.
Fast service access involves keeping track of the location of mobile users, while they are moving around the mobile network for a satisfactory level of QoS (Quality of Service) in a cost-effective manner. The location databases are used to keep track of Mobile Terminals (MT) so that incoming calls can be directed to requested mobile terminals at all times. MT reporting cell system used in location management is to designate each cell in the network as a reporting cell or a non-reporting cell. Determination of an optimal number of reporting cells (or reporting cell configuration) for a given network is reporting cell planning (RCP) problem. This is a difficult combinatorial optimization problem which has an exponential complexity. We can see that a cell in a network is either a reporting cell or a non-reporting cell. Hence, for a given network with N cells, the number of possible solutions is 2N. We propose a biogeography based optimization (BBO) for design of mobile station location management system in wireless communication network. The number and locations of reporting cells should be determined to balance the registration for location update and paging operations for search the mobile stations to minimize the cost of system. Experimental results show that our proposed BBO is a fairly effective and competitive approach with respect to solution quality for optimally designing location management system because BBO is suitable for combinatorial optimization and multi-functional problems.
In recent deregulation and competitive power market environment, electric utilities plan and operate their systems for economic benefit with secure system condition. Therefore, implementation of Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices can be planned for the efficient utilization of the present system facility. This paper presents a technique to solve the problem about optimal allocation of FACTS devices far the purpose of enhanced system operation.
For a tree T rooted at a concentrator location in a telecommunication system, we assume that the capacity H for the concentrator is given and a profit $c_v$, and a demand $d_v$, on each node $\upsilon$ of T are also given. Then, the capacitated subtree of a tree problem (CSTP) is to find a subtree of T rooted at the concentrator location so as to maximize the total profit, the sum of profits over the subtree, under the constraint satisfying that the sum of demands over the subtree does not exceed H. In this paper, we develop a pseudopolynomial-time algorithm for CSTP, the depth-first dynamic programming algorithm. We show that a CSTP can be solved by our algorithm in $\theta$ (nH) time, where n is the number of nodes in T. Our algorithm has its own advantage and outstanding computational performance incomparable with other approaches such as CPLEX, a general integer programming solver, when it is incorporated to solve a Local Access Telecommunication Network design problem. We report the computational results for the depth-first dynamic programming algorithm and also compare them with those for CPLEX. The comparison shows that our algorithm is competitive with CPLEX for most cases.
Nowadays, circulation industry is taking charge of important role in improvement of competitive power on the manufacturing industry and public welfare increase of consumer, price stabilization, employment creation and so on. A lot of research have been progressing for formation of total circulation complex, but decision making for selection of location on some facility is only calculated the optimum value when correct data values are inserted. However, a lot of decision making is accomplished in situation that have little knowledge of objective and constraints and as real world is also evaluated inclusive of analyst's subjectivity about variable, indefinite and fuzzy part, so it is decreasing a reliability on evaluation result and complicating objective evaluation on various effect and negative impact. Accordingly, from under like this situation, this study is to develop location decision model of circulation complex using fuzzy theory from the intention for the most reasonable decision making in fuzzy situation based on decision making problem on conventional location and size decision that did to be satisfactory constraints necessarily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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