Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.163-170
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2004
In order to automatically determine the sequences of block assembly operations in shipbuilding, a process planning system using case-based reasoning (CBR) is developed. A block-assembly planning problem is modeled as a constraint satisfaction problem where the precedence relations between operations are considered constraints. The process planning system generates an assembly sequence by adapting information such as solutions and constraints collected from similar cases retrieved from the case base. In order to find similar cases, the process planning system first matches the parts of the problem and the parts of each case based on their roles in the assembly, and then it matches the relations related to the parts-pairs. The part involved in more operations are considered more important. The process planning system is applied to simple examples fur verification and comparison.
It is very hard to obtain a general algorithm for solution of all the constraint satisfaction optimization problems. However, if the whole problem is separated into subproblems by characteristics of decision variables, we can assume that an algorithm to obtain solutions of these subproblems is easier. Under the assumption, we propose a problem classifying rule which subdivide the whole problem, and develop backtracking algorithms fit for these subproblems. One of the methods of finding a quick solution is efficiently arrange for any order of the search tree nodes. We choose the cluster head positioning problem in wireless sensor networks in which static characteristics is dominant and interference minimization problem of RFID readers that has hybrid mixture of static and dynamic characteristics. For these problems, we develop optimal variable ordering algorithms, and compare with the conventional methods. As a result of classifying the problem into subproblems, we can realize a backtracking framework for systematic search. We also have shown that developed backtracking algorithms have good performance in their quality.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3113-3118
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2000
A framework proposed in this paper includes representations of multi-objectives rule-basd constraint satisfaction problem(RCSP) and especially, flexible structure of RCSP which provides adequate solution sithin an expectation time and adaptively considers some change of constratraints on the RCSP. In this study, the power system implemented by above framework is entirely programmed by using a modeling system for the quantitative model and a rule-based constraint programming tool for the qualitative model. The results of an exemplary cse show how the structure that involves the problem representation gives the scheduler an effective decision and what are the advantages of the easy and diverse representation for considering the techmical characteristics of the units on the RCSP over the traditional problem.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.2
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pp.209-229
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1996
Scheduling problems which determine the sequence of jobs are one of the Important issues to many industries. This paper deals with a single-machine job sequencing problem which has complex constraints and an objective function. To solve the problem, an expressive constraint description language and an automatic code generator are developed for our scheduling system. The user just needs to describe the scheduling problem using the constraint description language that allows to express both quantitative and qualitative constraints as well as an objective function in real world semantics. Then, a complete scheduling program based on constraint satisfaction technique is automatically generated through the code generator. Advantage of this approach is that models of the scheduling problems are easily developed and maintained because models ore formulated by using the language which reflects real world semantics.
With the rapid growth in the demand and supply of web service, the search for superior services has become a prominent issue. Furthermore, much emphasis and attention are being placed on composite web services, where individual services are combined together to form a single workflow to satisfy the demand of the customers. In today's era of excessive expansion of web services, this study intends to propose the execution plan architecture for composite web services to accomplish the following three goals. The first goal is to derive a feasible plan which maximize user satisfaction for composite web services by implementing an execution plan architecture that reflects the Quality of Service criteria. Secondly, this study also aims at analyzing and selecting the indexes that adequately reflects its quality and its nonfunctional property. Finally, this study intends to apply the concept of constraint satisfaction problem and heuristics to reduce the execution duration of the process.
In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.20
no.4
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pp.85-97
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1994
An interactive and iterative control panel layout method based on the constraint satisfaction problem (CSP) technique was developed to generate an ergonomically sound panel design. This control panel layout method attempts to incorporate a variety of relevant ergonomic principles and design constraints, and generate an optimal or, at least, a "satisfactory" solution through an efficient search algorithm. The problem of seeking an ergonomically sound panel design should be viewed as a multi-criteria design problem and most of the design objectives should be understood as constraints. Hence, a CSP technique was employed in this study for dealing with the multi-constraints layout problem. The efficient search algorithm using "preprocess" and "look_ahead" procedures was developed to handle vast amount of computation. In order to apply the CSP technique to the panel layout procedure, the ergonomic principles such as spatial compatibility, frequency-of-use, importance, functional grouping, and sequence-of-use were formalized as CSP terms. The effectiveness of the proposed panel layout method was evaluated by example problems and the results clearly showed that the generated layouts properly considered various ergonomic design principles.
This paper proposes an efficient constraint-based optimization model for the design of 3G mobile networks, such as universal mobile telecommunications system (UMTS). The model concerns about finding a set of sites for locating radio network controllers (RNCs) from a set of pre-defined candidate sites, and at the same time optimally assigning node Bs to the selected RNCs. All these choices must satisfy a set of constraints and optimize an objective function. This problem is NP-hard and consequently cannot be practically solved by exact methods for real size networks. Thus, this paper proposes a hybrid search strategy for tackling this complex and combinatorial optimization problem. The proposed hybrid search strategy is composed of three phases: A constraint satisfaction method with an embedded problem-specific goal which guides the search for a good initial solution, an optimization phase using local search algorithms, such as tabu algorithm, and a postoptimization phase to improve solutions from the second phase by using a constraint optimization procedure. Computational results show that the proposed search strategy and the model are highly efficient. Optimal solutions are always obtained for small or medium sized problems. For large sized problems, the final results are on average within $5.77\%$ to $7.48\%$ of the lower bounds.
Finding a solution to a constraint satisfaction problem requires choosing values for variables so as to satisfy the constraints of the problem. A constraint is simply a logical relation among several unknowns (or variables), each taking a value in a given domain. Conventional constraint-based scheduling systems are not enough to satisfy the all constraints because there are conflicts between them. In this paper, we propose a method for interactive scheduling, which have two major problems: first, it is hard to satisfy concretely all various kinds of constraints, and second, the search space is extremely large and requires a long execution time. To solve the above problems, we introduce the Interactive Scheduling System (ISS) that interacts with the user to exchange suggestions each other. Our system is performed in two steps: knowledge base generation of an initial assignment and iterative improvement with the user(host or internet client) to satisfy the constraints. Applying our system, we actually constructed timetables for our university, where the scheduling time is considerably reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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