This paper presents the application of a recently developed meta-heuristic algorithm, called Colliding Bodies Optimization (CBO), for size and topology optimization of steel trusses. This method is based on the one-dimensional collisions between two bodies, where each agent solution is considered as a body. The performance of the proposed algorithm is investigated through four benchmark trusses for minimum weight with static and dynamic constraints. A comparison of the numerical results of the CBO with those of other available algorithms indicates that the proposed technique is capable of locating promising solutions using lesser or identical computational effort, with no need for internal parameter tuning.
Several distributed architectures, incorporating mobile agent technology, have been recently proposed to answer the scalability limitations of their centralized counterparts. However, these architectures fail to address scalability problems, when distributed tasks requiring the employment of itinerant agents is considered. This is because they lack mechanisms that guarantee optimization of agents' itineraries so as to minimize the total migration cost in terms of the round-trip latency and the incurred traffic. This is of particular importance when MAs itineraries span multiple subnets. The work presented herein aspires to address these issues. To that end, we have designed and implemented an algorithm that adapts methods usually applied for addressing network design problems in the specific area of mobile agent itinerary planning. The algorithm not only suggests the optimal number of mobile agents that minimize the overall cost but also constructs optimal itineraries for each of them. The algorithm implementation has been integrated into our mobile agent framework research prototype and tested in real network environments, demonstrating significant cost savings.
Akbulut, Mustafa;Sarac, Abdulhamit;Ertas, Ahmet H.
Advances in Computational Design
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v.5
no.3
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pp.209-231
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2020
In order to evaluate the performance of three heuristic optimization algorithms, namely, simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) for optimal stacking sequence of laminated composite plates with respect to critical buckling load and non-dimensional natural frequencies, a multi-objective optimization procedure is developed using the weighted summation method. Classical lamination theory and first order shear deformation theory are employed for critical buckling load and natural frequency computations respectively. The analytical critical buckling load and finite element calculation schemes for natural frequencies are validated through the results obtained from literature. The comparative study takes into consideration solution and computational time parameters of the three algorithms in the statistical evaluation scheme. The results indicate that particle swarm optimization (PSO) considerably outperforms the remaining two methods for the special problem considered in the study.
In this paper, we show how to design based on solving Sudoku problem that is one of the NP-complete problems like Go. We show how to use greedy method which can minimize depth based on tree expansion and how to apply heuristic algorithm for pruning unnecessary branches. As a result of measuring the performance of the proposed method for solving of Sudoku problems, this method can reduce the number of function call required for solving compared with the method of heuristic algorithm or recursive method, also this method is able to reduce the 46~64 depth rather than simply expanding the tree and is able to pruning unnecessary branches. Therefore, we could see that it can reduce the number of leaf nodes required for the calculation to 6 to 34.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.2
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pp.1-22
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1993
This paper deals with the problem of mixed model assembly line balancing. In mixed model assembly lines, tsks should be assigned to stations in such a manner that all stations have approximately the same amount of work on a production cycle basis. Further in balancing assembly lines, the related tasks, the performing task side and the team tasks should be considered to improve work methods, to give more job satisfaction to workers, and to allow greater flexibility in the design of assembly lines. In this paper, the heuristic dispatch assignment rule is developed to assign evenly tasks of each model to all stations. The heuristic method based on the assignment rule developed is presented for mixed model assembly line balancing with the considerations of the related tasks, the performing task side, and the team tasks. The proposed method is analyzed, and compared with other methods for line balancing.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.29
no.1
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pp.112-119
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2003
The procedure and implementation of an simulation based production planning and scheduling system. Production planning and scheduling is important problem in manufacturing field. It is so important for delivery quality as well as productivity, too. In this paper, heuristic production planning and scheduling module for improving delivery quality and productivity will be discussed. Beginning with total demand and initial work in process, the algorithms for production scheduling and planning can efficiently generate a feasible production resources and capacity schedule results in high resource utilization, minimum number of the late orders and reduced labor variability. The algorithm is executed to achieve the best on time delivery performance. The developed heuristic algorithms in the module will be expected to provide the better delivery performance and productivity.
The facility layout problem (FLP) involves the positioning of facilities within a given workplace in order to minimize the material flow distance between facilities. In this paper, we focus on the FLP in which the each facility has a rectangular shape and an input and output points. We develop a heuristic algorithm in which the facilities are arranged according to the layout algorithm using center of gravity and then simulated annealing algorithm is applied to improve the solution. A comparison of the computational results with exiting algorithms shows that the proposed algorithm provides better solutions in reasonable range of computational time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2000.05a
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pp.3-10
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2000
A newly developed heuristic algorithm, Harmony Search, is applied to the parameter calibration problem of the nonlinear Muskingum model. The Harmony Search could, mimicking the improvisation of music players, find better parameter values for in the nonlinear Muskingum model than five other methods including another heuristic method, genetic algorithm, in the aspect of SSQ (the sum of the square of the deviations between the observed and routed outflows) as well as in the aspects of SAD (the sum of the absolute value of the deviations), DPO (deviations of peak of routed and actual flows) and DPOT (deviations of peak time of rented and actual outflow). Harmony Search also has the advantage that it does not require the process of assuming the initial values of design parameters. The sensitivity analysis of Harmony Memory Considering Rate showed that relatively large values of Harmony Memory Considering Rate makes the Harmony Search converse to a better solution.
This paper examines the problems of database partitioning and file allocation in a fixed topology distributed computer network. The design objective is to make files as collections of attributes and to allocate these files to network nodes so that a minimum total transmission cost is achieved subject to storage capacity constraints. A mathematical model for solving the problem is formulated and, the resulting optimization problem is shown to fall in a class of NP-complete problems. A new heuristic algorithm is developed which uses the idea of allocating attributes according to the transaction requirements at each computer node and then making files using the allocated attributes. Numerical results indicate that the heuristic algorithm yields practicable low cost solutions in comparison with the existing methods which deal with the file allocation problems and database partitioning problems independently.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.12
no.19
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pp.39-47
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1989
This paper considers a multi-stage flowshop scheduling Problem where the setup times of jots depend on immediately preceding jobs. Three heuristics algorithms, CAMPBELL, PEIDAN and CAMRING are proposed. The performance measure is a minimization of makespan. The parameters of simulation model are PS(ratio of the processing times to setup times), M(number of machines), and N(number of job). This simulation model for each algorithm is a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The makespan of the proposed heuristic algorithms is compared with the optimal makespan obtained by the complete enumeration of schedules. This yardstick of comparison is defined as a relative error. The mean relative error of CAMPBELL, PEIDAN, and CAMRING algorithms are 4.353%, 7.908%, and 8.578% respectively. The SPSS, is used to analyse emphirical results. The experimental results show that the three factors are statistically significant at 5% level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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