This paper gives transient distributions for the number of customers in the system in the Geo/Geo/1 queue for both the early arrival and the late arrival models.
This paper presents a model and a heuristic algorithm for the Traveling Salesman Problem with Time Windows(TSPTW). The main difference of our model compared with the previous ones lies in that the time windows we are concerned are more flexible and realistic than the previous ones. In the typical TSPTW, the service at a node must begin within the time grid called the time window that is defined by the earliest and the latest time to start the service at each node. But, in real business practice, a lateness cost is usually penalized rather than the service is prohibited at all when a vehicle arrives after the latest time. Considering this situation, we develop a model with a new time window that allows an arrival after the latest time and penalizes the late arrival by charging a lateness cost. A two-phased heuristic algorithm is proposed for the model and is extensively tested to verify the accuracy and efficiency of the algorithm.
This paper presents a model and dynamic programming based algorithm for the Traveling Salesperson Problem with Time Windows (TSPTW). The main difference of our model compared with the previous ones lies in that the time windows we are concerned are far more flexible and realistic. In the typical TSPTW, the service at a node must begin within the time grid called the time window that is defined by the earliest and the latest time to start the service at the node. But, in real business practices, a lateness cost is usually penalized rather than the service is prohibited at all when a vehicle arrives after the latest time. Considering this situation, we propose a model with a new time window that allows an arrival after the latest time and penalizes the late arrival by charging a lateness cost. An algorithm introduced for the model is extensively tested to verify the accuracy and efficiency.
It is discussed how to determine time windows for pickups and deliveries, which have been assumed to be given in all most of previous studies on traveling salesman problems with time window, vehicle routing problems with time window, vehicle scheduling and dispatching problems, and so on. First, time windows are classified into four models (DR, DA, AR, and AA) by customers‘ polices. For each model, it is shown how a time window is related to various cost terms of suppliers and customers. Under the assumption of collaborative supplier-customer relationship, an integrated cost model for both supplier and customer is constructed for determining boundaries of time windows. The cost models in this paper consists of cost terms that depend on waiting time, early arrival time, late arrival time, and rejection of receipt. A numerical example is provided and results of the sensitivity analysis for some parameters are also provided to help intuitive understanding about the characteristics of the suggested models.
To make a better decision about when to shutdown a nuclear power plant, we build a decision model using influence diagrams. We proceed the analysis adopting a bayesian approach. Firstly, an accident arrival rate is assumed to be known and this assumption is relaxed later. We perform our analysis on the cases of exponential time to accidents, and gamma distribution for the arrival rate. An optimal shutdown time is obtained considering the trade-off between the costs incurred by an accident due to late shutdown and the possible loss of revenues due to the early shutdown. We also derive the upper bound of the failure rate where we may operate the plant.
Buses arrive at a traffic intersection later than passenger cars by the amount of dwell time at previous bus stops. This late arrival of buses affects the total passenger delay at intersections especially in the street carrying large bus volume. The bus progression signal system in which the signal offset is given in favor of bus platoons was applied in the case area of Kangnam street in Seoul, and various effects were analyzed using the TRANSYT-7F simulation model. It was observed that the total passenger delay can be reduced significantly if the bus progression signal system is applied, and the most effective bus priority treatment is proved to be the bus progression signal system installed with exclusive bus lanes.
Asian dust is a seasonal meteorological phenomenon influencing most East Asia, irregularly occurring during spring. Unusual heavy Asian dust event in winter was observed in Seoul, Korea, with up to $1,044{\mu}g\;m^{-3}$ of hourly mean $PM_{10}$, in 22~23 February 2015. Causes of such infrequent event has been studied using both ground based and spaceborne observations, as well as numerical simulations including ECMWF ERA Interim reanalysis, NOAA HYSPLIT backward trajectory analysis, and ADAM2-Haze simulation. Analysis showed that southern Mongolia and northern China, one of the areas for dust origins, had been warm and dry condition, i.e. no snow depth, soil temperature of ${\sim}0^{\circ}C$, and cumulative rainfall of 1 mm in February, along with strong surface winds higher than critical wind speed of $6{\sim}7.5m\;s^{-1}$ during 20~21 February. While Jurihe, China, ($42^{\circ}23^{\prime}56^{{\prime}{\prime}}N$, $112^{\circ}53^{\prime}58^{{\prime}{\prime}}E$) experienced $9,308{\mu}g\;m^{-3}$ of hourly mean surface $PM_{10}$ during the period, the Asian dust had affected the Korean Peninsula within 24 hours traveling through strong north-westerly wind at ~2 km altitude. KMA issued Asian dust alert from 1100 KST on 22nd to 2200 KST on 23rd since above $400{\mu}g\;m^{-3}$ of hourly mean surface $PM_{10}$. It is also important to note that, previously to arrival of the Asian dust, the Korean Peninsula was affected by anthropogenic air pollutants ($NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, and $NH_4^+$) originated from the megacities and large industrial areas in northeast China. In addition, this study suggests using various data sets from modeling and observations as well as improving predictability of the ADAM2-Haze model itself, in order to more accurately predict the occurrence and impacts of the Asian dust over the Korean peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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