Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.27-34
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2023
The optimal assignment problem between agents and tasks is known as one of the representative problems of combinatorial optimization and an NP-hard problem. This paper covers multi agent-multi task assignment problems with uncertain completion probability. The completion probabilities are generally uncertain due to endogenous (agent or task) or exogenous factors in the system. Assignment decisions without considering uncertainty can be ineffective in a real situation that has volatility. To consider uncertain completion probability mathematically, a mathematical formulation with stochastic programming is illustrated. We also present an algorithm by using the sample average approximation method to solve the problem efficiently. The algorithm can obtain an assignment decision and the upper and lower bounds of the assignment problem. Through numerical experiments, we present the optimality gap and the variance of the gap to confirm the performances of the results. This shows the excellence and robustness of the assignment decisions obtained by the algorithm in the problem with uncertainty.
The main objective of this dissertation is to find out the measurement methods of household work organization and manger style and the quantitative analysis methods of influential factors on household work organization and manager style. Subjects were homemakers living in metropolitan , medium and small cities. Questionnaires were sent to subjects and usable responses were 1139 out of 1239 received questionnaires. Data collected through both preliminary and main survey were analyzed by using frequencies, percentage, analysis of variance, chi-square test and pearson's correlation analysis. Results are as follows; 1) The degree of household work organization was distributed on upper middle level exceeding middle score. Among subsystems of household work such as task assignment , test regularization, task arrangement and task standardization. subjects show the highest positive attitude in task standardization. 2) The characteristics of management in household work have task centered orientation. By the prority of task centered orientation, the order was integrated style. dedicated style. It means that the most ideal style is an integrated style which accounts for one-third of the total homemakers. 3) Household organization's subsystems and household work manager style are related with socio-demographic variables. Integrated style is significantly related with homemaker's employment and having helpers for household work. homemakers who are employed and have helpers for household work exhibit high scores in task assignment and task arrangement. Dedicated style is significantly related with homemaker's age and the number of children. Homemakers who are older and have many children exhibit high scores in task assignment. Related style is significantly related with marriage duration, education level and income level. Homemakers who have a long marriage duration exhibit high scores in task assignment and who have high education and income level exhibit high scores in task regularization. Seperates style is significantly related with homemaker's age m marriage duration an family life cycle. homemakers who ar older, have a long marriage duration and are of late stage in family life cycle exhibit seperated style and high scores in organization. To summarize research findings, household work manger and household work organization are related with family life experiences, and task assignment is an influential variable on manager style. in conclusion, it is evident that household work organization emphasizes efficiency as cognitive component and such organization. Finally it is necessary to broaden this research considered social psychological variables. And also it needs to build household manger style models appropriate fro the characteristics of each style.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.11
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pp.988-996
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2012
This paper presents a distributed task assignment algorithm for the suppression of enemy air defense (SEAD) mission of heterogeneous UAVs, based on the consensus-based bundle algorithm (CBBA). SEAD mission can be modeled as a task assignment problem of multiple UAVs performing multiple air defense targets, and UAVs performing SEAD mission consist of the weasel for destruction of enemy's air defense system and the striker for the battle damage assessment (BDA) or other tasks. In this paper, a distributed task assignment algorithm considering path-planning in presence of terrain obstacle is developed for heterogeneous UAVs, and then it is applied to SEAD mission. Through numerical simulations the performance and the applicability of the proposed method are tested.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.37-45
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2022
In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1151-1161
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1998
In this paper, we are considering a heterogeneous processor system in which each processor may have different performance and reliability characteristics. In other to fully utilize this diversity of processing power it is advantageous to assign the program modules of a distributed program to the processors in such a way that the execution time of the entire program is minimized. This assignment of tasks to processors to maximize performance is commonly called load balancing, since the overloaded processors can perform their own processing with the performance degradation. For the task assignment problem, we propose a new objective function which formulates this imbalancing cost. Thus the task assignment problem is to be carried out so that each module is assigned to a processor whose capabilities are most appropriate for the module, and the total cost is minimized that sum of inter-processor communication cost and execution cost and imbalance cost of the assignment. To find optimal assignment is known to be NP-hard, and thus we proposed an efficient heuristic algorithm with time complexity $O(n^2m)$ in case of m task modules and n processors.
Overcrowding in an Emergency Department (ED) of hospital is a common phenomenon. To improve the service quality and system performance of the ED, a task assignment rule for the Registered Nurses (RNs) is proposed in this paper. At each task assignment point, the rule prioritizes all treatment requests based on the urgency which is determined by the multiple attributes such as accomplishment time of treatment task, elapsed time of treatment request, total remain time to patient discharge, and number of remain treatments. The values of partial urgency with a single criterion are determined and then overall urgency is computed to find the most urgent one among current requests with the importance weights assigned to the criteria. Through computer simulation, the performance of the proposed rule is compared with current rule in terms of the length of stay and system throughput in a simplified ED system of the hospital M.
The Generalized Assignment Problem(GAP) determines the minimum assignment of n tasks to m workstations such that each task is assigned to exactly one workstation, subject to the capacity of a workstation. In this paper, we presented a new heuristic search algorithm for GAPs. then we tested it on 4 different benchmark sample sets of random problems generated according to uniform distribution on a microcomputer.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.1
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pp.31-31
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1989
The Generalized Assignment Problem(GAP) determines the minimum assignment of n tasks to m workstations such that each task is assigned to exactly one workstation, subject to the capacity of a workstation. In this paper, we presented a new heuristic search algorithm for GAPs. Then we tested it on 4 different benchmark sample sets of random problems generated according to uniform distribution on a microcomputer.
A spatial join has the property that its execution time exponentially increases in proportion to the number of spatial objects. Recently, there have been many attempts for improving the performance of the spatial join by using parallel processing schemes, In the case of executing parallel spatial join using the parallel machine with shared disk architecture, the disk bottleneck of parallel processing of spatial join worsens in comparison with sequential spatial join. This paper presents the algorithms of task creation and assignment to reduce the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing between processors, This paper proposes object caching which is a higher level of abstraction than page caching, and uses it to do creation and assignment of tasks according to temporal and spatial localities for minimizing disk access time. The object caching shows the performance improvement of 50%. The task creation and assignment using localities gives the gain of 30% and 20%. Overall performance evaluation of the proposed algorithms shows 7.2 times speed up than those of sequential execution of spatial joins.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.61-69
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2022
A multi-agent system is a system that aims at achieving the best-coordinated decision based on each agent's local decision. In this paper, we consider a multi agent-multi task assignment problem. Each agent is assigned to only one task and there is a completion probability for performing. The objective is to determine an assignment that maximizes the sum of the completion probabilities for all tasks. The problem, expressed as a non-linear objective function and combinatorial optimization, is NP-hard. It is necessary to design an effective and efficient solution methodology. This paper presents an approximation algorithm using submodularity, which means a marginal gain diminishing, and demonstrates the scalability and robustness of the algorithm in theoretical and experimental ways.
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