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Minimizing the total completion time in a two-stage flexible flow shop
윤석훈,Yoon, Suk-Hun Convergence Society for SMB 2021 융합정보논문지 Vol.11 No.8
이 논문은 단계 1에 기계 한 대, 단계 2에 2대의 병렬 기계가 있는 유연 흐름 생산 스케줄링 문제를 다룬다. 목적 함수는 평균 완료 시간을 최소화하는 것이다. 이 문제를 혼합 정수 2차 문제로 정식화하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링을 이용하여 풀었다. 혼합 시뮬레이티드 어닐링은 유전자 알고리즘의 탐색 능력을 이용하고 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 너무 이른 수렴 현상을 줄이는 방법이다. 실험을 통하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링의 성능을 평가하였다. This paper addresses a two-stage flexible flow shop scheduling problem in which there is one machine in stage 1 and two identical machines in stage 2. The objective is the minimization of the total completion time. The problem is formulated by a mixed integer quadratic programming (MIQP) and a hybrid simulated annealing (HSA) is proposed to solve the MIQP. The HSA adopts the exploration capabilities of a genetic algorithm and incorporates a simulated annealing to reduce the premature convergence. Extensive computational tests on randomly generated problems are carried out to evaluate the performance of the HSA.
On Lot-Streaming Flow Shops with Stretch Criterion
윤석훈(Suk Hun Yoon) 한국산업경영시스템학회 2014 한국산업경영시스템학회지 Vol.37 No.4
Lot-streaming is the process of splitting a job (lot) into sublots to allow the overlapping of operations between successive machines in a multi-stage production system. A new genetic algorithm (NGA) is proposed for an n-job, m-machine, lot-streaming flow shop scheduling problem with equal-size sublots in which the objective is to minimize the total stretch. The stretch of a job is the ratio of the amount of time the job spent before its completion to its processing time. NGA replaces the selection and mating operators of genetic algorithms (GAs) by marriage and pregnancy operators and incorporates the idea of inter- chromosomal dominance and individuals' similarities. Extensive computational experiments for medium to large-scale lot-streaming flow-shop scheduling problems have been conducted to compare the performance of NGA with that of GA.
Annealed Hopfield Neural Network for Recognizing Partially Occluded Objects
Suk-Hun Yoon(윤석훈) 한국전자거래학회 2021 한국전자거래학회지 Vol.26 No.2
컴퓨터 비전 적용 분야에서 부분적으로 가려진 물체 인식의 필요성은 증가하고 있다. 물체를 확인하고 위치를 지정하는 데에 물체가 가려진 것은 심각한 문제를 야기한다. 이 논문은 여행자 소지 수하물에서 위험 물건을 발견하기 위하여 어닐드 홉필드 네트워크를 제안한다. 어닐드 홉필드 네트워크는 하이브리드 홉필드 네트워크와 어닐링 이론에 기초한 확정적 근사방법이다. 하이브리드 홉필드 네트워크는 위험 물체의 이미지에서 발췌한 경계 점들과 코너 점들을 이용한다. 또한 어닐드 홉필드 네트워크의 런타임을 줄이기 위해 임계 온도를 조사하였다. 어닐드 홉필드 네트워크와 하이브리드 홉필드 네트워크의 성능을 비교하기 위하여 광범위한 컴퓨터 실험이 실행되었다. The need for recognition of partially occluded objects is increasing in the area of computer vision applications. Occlusion causes significant problems in identifying and locating an object. In this paper, an annealed Hopfield network (AHN) is proposed for detecting threat objects in passengers’ check-in baggage. AHN is a deterministic approximation that is based on the hybrid Hopfield network (HHN) and annealing theory. AHN uses boundary features composed of boundary points and corner points which are extracted from input images of threat objects. The critical temperature also is examined to reduce the run time of AHN. Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of the AHNwith that of the HHN.
Minimizing the Total Stretch when Scheduling Flows of Divisible Requests without Interruption
Suk-Hun Yoon(윤석훈) 한국전자거래학회 2015 한국전자거래학회지 Vol.20 No.1
웹 서버나 데이터베이스 서버와 같은 컴퓨터 서버들은 연속적으로 리퀘스트 스트림을 받는다. 이런 서버들은 유저들에게 최선의 서비스를 제공하기 위해 리퀘스트들을 스케줄링하여야 한다. 이 논문은 분할 가능 리퀘스트들을 스케줄링할 때 총 스트레치를 최소화하기 위해 혼합 유전자 알고리즘을 제안한다. 리퀘스트의 스트레치는 리퀘스트가 시스템에 머무는 시간에 대한 반응시간의 비율로 정의된다. 혼합 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘의 활용과 탐구 능력를 개선하기 위해 시드 선택과 개발의 아이디어를 도입하였다. 혼합 유전자 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 광범한 컴퓨터 실험이 실행되었다. Many servers, such as web and database servers, receive a continual stream of requests. The servers should schedule these requests to provide the best services to users. In this paper, a hybrid genetic algorithm is proposed for scheduling divisible requests without interruption in which the objective is to minimize the total stretch. The stretch of a request is the ratio of the amount of time the request spent in the system to its response time. The hybrid genetic algorithm adopts the idea of seed selection and development in order to improve the exploitation and exploration power of genetic algorithms. Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of the hybrid genetic algorithm with that of genetic algorithms.
To Minimize the Weighted Number of Early and Tardy Jobs in a Two-machine Flow Shop
Ji Hon Hong(홍지헌),Suk-Hun Yoon(윤석훈) 한국SCM학회 2021 한국SCM학회지 Vol.21 No.1
In this paper, we consider a two-machine flow shop scheduling problem with different job due dates. The objective is to minimize the weighted number of early and tardy jobs. We present a mixed integer programming formulation for the problem and develop efficient cut constraints which are valid inequalities. Extensive experiments are conducted to show the effectiveness of the cut constraints. We propose an O(n²) heuristic algorithm to solve the problem.