This paper deals with a vehicle routing problem with resource repositioning (VRPRR) which is a variation of well-known vehicle routing problem with pickup and delivery (VRPPD). VRPRR in which static repositioning of public bikes is a representative case, can be defined as a multi-objective optimization problem aiming at minimizing both transportation cost and the amount of unmet demand. To obtain Pareto sets for the problem, famous multi-objective optimization algorithms such as Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) can be applied. In addition, a linear combination of two objective functions with weights can be exploited to generate Pareto sets. By varying weight values in the combined single objective function, a set of solutions is created. Experiments accomplished with a standard benchmark problem sets show that Variable Neighborhood Search (VNS) applied to solve a number of single objective function outperforms SPEA2. All generated solutions from SPEA2 are completely dominated by a set of VNS solutions. It seems that local optimization technique inherent in VNS makes it possible to generate near optimal solutions for the single objective function. Also, it shows that trade-off between the number of solutions in Pareto set and the computation time should be considered to obtain good solutions effectively in case of linearly combined single objective function.

The concept of carsharing involves sharing a small number of reserved cars to be used individually by a larger number of people as required. This study examines the operating parameters of one-way carsharing systems in order to determine the appropriate operating conditions that minimizes the lost sales rate. Five operating parameters are tested in this study: the number of stations, the average number of vehicles per station, the rate of one-way trip, the average number of staffs per station, and the relocation policy. The performance of round-trip carsharing systems is also compared to that of one-way carsharing systems. A simulation model is developed and simulations are performed to determine the appropriate combination of operating parameter and levels. The simulation results show that the average number of vehicles per station is the most critical parameter. Other key findings obtained from this research are as follows. First, applying the appropriate relocation policy to one-way carsharing systems can allow more customers to rent vehicles than the traditional round-trip carsharing systems. Second, the appropriate relocation policy should be selected based on the average number of vehicles per station in order to minimize the lost sales rate. Third, the number of stations does not affect the lost sales rate. This study findings will provide tools to understand impact of the carsharing system parameters on the efficiency of the carsharing operations.

Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.

Today's fierce competition and global economic recession make most of manufacturing companies in the world difficult to gain a profit. In order to survive such a environment and increase competitiveness, manufacturing companies have to continuously eliminate their wasteful factors through an efficient process analysis, improve quality of products, increase the flexibility of manufacturing processes. In this paper, we consider a case study for the Shanghai New Auto which is a subcontractor of MOBIS in China, to improve productivity by using therblig method, one of the motion analysis, to minimize the work-in-process inventories and to shorten the manufacturing cycle times. We also try to relocate the facility layout to increase the efficiency and flexibility of manufacturing processes.

인천항은 동북아 경제권의 중심항만으로 경인공업지대 및 수도권지역에 각종 원자재를 공급하며 수도권 일대에서 필요로 하는 소비물자의 적기공급등 국가경제발전에 중추적 역할을 담당하고 있다. 또한 인천항은 대 중국화물, 장래 남북화물을 유치하는데 아주 유리한 여건에 있어 인천지역의 물동량은 해마다 더욱 증가할 것으로 예상된다. 하지만 인천항의 처리능력의 한계를 이미 넘어섰고 이로 인해 만성적인 체선 · 체화현상이 발생하고 있다. 이러한 항만시설의 부족은 항만시설의 신규건설을 통한 항만공급 능력의 확대가 장기적으로 바람직하나 현실적으로는 항만시설의 기능재배치를 통한 운영효율화로 시설능력을 증대해야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 시설소요 화물량과 하역능력을 비교하여 하역능력이 절대적으로 낮은 화물과 하역능력이 높은 화물을 부두별로 재배치함으로써 시설능력의 증대를 도모하고자 한다. 특히 인천항의 기능재배치의 시뮬레이션을 위한 본 시스템은 화물의 이동이나 화물량의 변화, 선석의 배정규칙을 변경하여 여러 가지의 시나리오를 설정할 수 있고, 이에 대한 결과를 하역사, 화물군, 부두별로 분석하여 영향을 검토함으로써 항만운영계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.

컨테이너 터미널 운영자들은 적하작업과 반출작업의 시간을 줄이기 위하여 재배치작업 계획을 고려하고 있다. 재배치작업 계획은 자동화 야드 크레인의 유휴시간을 이용하여 야드에 장치되어 있는 컨테이너를 추후에 발생하는 적하작업 및 반출작업의 시간이 적게 소요되는 위치로 장치위치를 이동 배치하는것을 말한다. 본 연구는 수직배치형 자동화 컨테이너 터미널의 장치블럭 내에서 베이간 재배치작업 계획을 다룬다. 베이간 재배치작업 계획은 주말이나 야간 등 유휴시간에 자동화 야드 크레인을 이용하여 재배치할 컨테이너, 재배치할 장치위치, 재배치 컨테이너들의 작업순서를 함께 결정하는 작업계획을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 재배치작업중 베이내 여유공간에 대한 제약을 만족시키는 작업순서 및 장치위치를 동시에 결정하는 재배치작업 계획에 대한 혼합정수계획모형을 제시하였다. 또한, 빔 탐색기법을 이용하여 다양한 수치 실험을 수행하여 재배치작업 계획에 대한 여러 가지 특성을 분석하여 제시하였다.

인천항에서는 인천대교 건설을 계기로 남외항 건설을 추진함과 더불어 인천 내항 등의 기능 재배치가 추진되고 있다. 본 논문은 기능 재배치 계획에 따라 2011년과 2015년의 해상교통량을 추정하고, 내항의 갑문 운용에 따른 선박의 대기시간을 항만운용 시뮬레이션에 의하여 분석하여 내항에 기항하는 선박들의 체선 체화비용을 산정 분석하고자 하였으며, 최종적으로 2011년부터 2015년까지 내항에 기항하던 컨테이너선들의 남항/남외항으로의 이전에 따른 경제적 효과를 평가하고자 한다. 주요한 연구결과는 다음과 같다. (1) 갑문 이용율이 약 7~8%P 낮아졌다. (2) 갑문 대기시간 및 체선 체화비용이 약 25%P 절감되는 효과가 나타났다. (3) 자문 이용료와 선석 이전에 따른 항로 단축 편익 등을 제외하고 갑문 운용에 따라 발생되는 체선 체화비용은 연간 약 8억원의 절감효과가 있었다.

최근 들어 초대형 선박에 대한 논의가 활발해진 가운데 선사들은 선박 대형화에 의한 규모의 경제 효과를 꾸준히 추구하고 있다. 기술과 경제성이 보장되는 한 당분간 이러한 선박 대형화의 추세는 지속될 전망이다. 선박대형화에 따라 거주공간의 위치변화에 대한 필요성이 조심스럽게 제기되고 있다. 본 논문은 초대형 컨테이너선의 거주 공간 재배치에 따른 경제성 평가 분석에 관한 내용을 다루었다. 선박의 초기 설계 단계에서, 도면 생성의 보완과 검증을 통하여 거주구역과 엔진실의 공간을 분리하는 제안을 하였다. 그에 관한 장단점을 분석하고, 실현 가능성 여부를 경제성 평가 분석을 통해 검토하였다. 경제성 평가 방법을 위한 목적함수는 요구운임지수를 사용하였다. TEU 증가에 의한 경제성을 전망하고, 이러한 공간 재배치에 따른 조선소와 선주의 경제성 평가를 분석하여 선적 개수의 증가에 따른 경제성 전망을 제시하였다.

This study aims to apply and examine the stochastic approach for empty container repositioning and leasing problem. For this a case study has been carried out on actual data such as various cost components and traffic flow. The results reveal that the proposed methodology produces more realistic results than the conventional deterministic approaches. It is also found that the results are significantly affected by the accuracy of demand and supply forecast.