선거구 구획문제는 선거구를 인구등분, 인접성, 공간적 조밀도 등의 일정한 기준에 따라서 나누는 작업을 말한다. 미국의 경우 의회 선거구는 필수불가결한 요소로 완벽한 인구 등분과 인접성을 헌법으로 요구하고 있다. 그러나 기존의 휴리스틱은 여러 가지 선거구 선정요인들을 동시에 만족시키는데 주력하고 있어 의회선거구에 맞는 완벽한 인구등분을 가진 선거구 플랜을 찾는데 한계를 보이고 있다. 그리하여, 이 논문에서는 의회선거구 구성 요건에 맞는 선거구 구획 연구를 하고자 최적화 연구방법 중 시뮬레이티드 어닐링(모의 담금질 기법) 휴리스틱 기법을 기본 바탕으로 선거구를 구획하였다. 또한 새로운 인접성 방법을 제시하여, 구획연구를 하는데 있어 하나의 접근법으로 제시하고자 한다. 연구 결과 이 논문에서 이용된 기법은 실제 이용 중인 선거구 플랜보다 훨씬 더 인구등분에 가까운 선거구 플랜을 찾아내며, 효과적으로 인접성 문제를 해결하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 새로 개발한 휴리스틱은 다양한 선거구 플랜을 제시하고 있어, 의사결정자들로 하여금 선택의 용이성을 제공하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 시도는 의회 선거구를 구성하는데 있어서 새로운 대안으로 제시될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 선거구 선정 연구는 한국의 국회의원 선거구 선정문제에서 인접성과 인구등분의 선정기준을 이용할 시 적용 할 수 있다는데 그 의의가 있다.

This paper proposes a hierarchical approach to the machine loading problem when the workload and tool magazine capacity of each machine are restrained. This heuristic approach reduces the maximum workload of the machines by partially grouping them. This research deals with situations where different groups of machines performing the same operation require different processing times. This work proposes a solution that is comprised of two phases. In first phase, demand is divided into batches and then operations are allocated. In Phase II, the processing time of the operation is different for each machine group, which is composed of the same identical machines; however, these machines can perform different sets of operations if tooled differently. In partial grouping, each machine is tooled differently, but they can assist one another in processing each individual operation.

This paper proposes the heuristic approach for the generalized GT(Group Technology) problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This approach is classified into two st

This paper proposes the heuristic algorithm for the generalized GT problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This algorithm is classified into two stages. First stage is the course to form machine cells. we use the similarity coefficient which proposed and calculate the similarity values about each pair of all machines and align these values descending order. If any machine which is composed of selected similarity coefficient is possible to link the other machine on the edge of machine cell and have regard to restrictions and different kind relation among machines in the machine cell, then we assign the machine to the machine cell. Next stage is the course to form part families using proposed grouping efficacy. This stage is also completed when every part is assigned to the machine cell. The results of using the proposed algorithm are compared to the Modified p-median model. The computational results show that the proposed algorithm provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem.

블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 유휴 시간에 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적 작업을 가능한 일찍 완료하기 위해서는 블록 내의 설치된 여러 대의 트랜스퍼 크레인들을 모두 활용하는 것이 유리하지만, 이적 계획 수립 시 크레인들 간의 간섭을 효과적으로 고려하지 못하면 상당한 작업 지연이 발생할 수 있다. 특히, 상호 교차가 불가능한 크레인들을 이용하여 이적을 수행하고자 하는 경우에는 이러한 간섭에 의한 지연이 보다 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 교차가 불가능한 크레인들 간의 간섭을 고려하여 개별 컨테이너를 취급할 크레인을 선정하고 작업 순서를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 간섭에 의한 지연을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.