Operational Research Commons^™

Narrative Analysis Of Open-Source Social Media Activity In The Indopacom Aor, Aaron K. Glenn

Theses and Dissertations

Emotion classification can be a powerful tool to derive narratives from social media data. Recurrent Neural Networks (RNN) can meet or exceed the performance of state-of-the-art traditional machine learning techniques using exclusively open-source data and models. Specifically, these results show that RNN variants can produce more than an 8% gain in accuracy in comparison to Logistic Regression and SVM techniques and a 15% gain over Random Forest when using FastText embeddings. This research found a statistical significance in the performance of a single layer Bi-directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) model over a 2-layer stacked Bi-LSTM model. This research also found …

Training Logic And Random Forest Models To Predict It Spending, Jacob P. Batt

Theses and Dissertations

The Air Force must modernize, but the distribution of funds for technology remains as tight as ever. To this end, the Air Force Audit Agency is looking to utilize machine learning techniques to enhance their capabilities. This research explores Logistic Regression and Random Forest modeling to streamline data collection and cost classification. The final Logistic Regression model identified 4 significant attributes out of the 36 given and was 85 accurate in predicting whether a purchase amount was over or under $10,000. To expand beyond binary classification, a six-category classification Random Forest model was developed. It identified 6 significant attributes and …

Strategic Energy Master Planning For Carbon Neutrality, Marie Patterson

CSU Journal of Sustainability and Climate Change

Universities across the United States are generating goals to be more sustainable and carbon neutral. The energy used in existing buildings on campuses amount to a large volume of greenhouse emissions and must be reduced to help achieve neutrality goals. Strategic Energy Master Plans are instrumental to support these goals through the development of recommendations to reduce energy. Calculating the energy use intensity for existing buildings, a main component of a Strategic Energy Master Plan, can help the campus understand where energy is being used the most. With this information the highest energy consuming buildings can be the focus of …

Strengthening A Linear Reformulation Of The 0-1 Cubic Knapsack Problem Via Variable Reordering, Richard Forrester, Lucas Waddell

Faculty Journal Articles

The 0-1 cubic knapsack problem (CKP), a generalization of the classical 0-1 quadratic knapsack problem, is an extremely challenging NP-hard combinatorial optimization problem. An effective exact solution strategy for the CKP is to reformulate the nonlinear problem into an equivalent linear form that can then be solved using a standard mixed-integer programming solver. We consider a classical linearization method and propose a variant of a more recent technique for linearizing 0-1 cubic programs applied to the CKP. Using a variable reordering strategy, we show how to improve the strength of the linear programming relaxation of our proposed reformulation, which ultimately …

The Product Test Scheduling Problem, Megan Wydick Martin, Cliff Ragsdale, John Fico, Carlos G. Cajica-Sierra, Richard M. Fetcenko

International Journal of Applied Management and Technology

This research focused on product test scheduling in the presence of in-process and at-completion inspection constraints. Such testing arises in the context of the manufacture of products that must perform reliably in extreme environmental conditions. Often, these products must receive a certification from prescribed regulatory agencies at the successful completion of a predetermined series of tests. Operational efficiency is enhanced by determining the optimal order and start times of tests so as to minimize the makespan while ensuring that technicians are available when needed to complete in-process and at-completion inspections. We refer to this as the product test scheduling problem. …

An Exploratory Assessment Of Small Group Performance Leveraging Motion Dynamics With Optical Flow, Joshua Desantiago

Electronic Theses and Dissertations, 2020-2023

Understanding team behaviors and dynamics are important to better understand and foster better teamwork. The goal of this master's thesis was to contribute to understanding and assessing teamwork in small group research, by analyzing motion dynamics and team performance with non-contact sensing and computational assessment. This thesis's goal is to conduct an exploratory analysis of motion dynamics on teamwork data to understand current limitations in data gathering approaches and provide a methodology to automatically categorize, label, and code team metrics from multi-modal data. We created a coding schema that analyzed different teamwork datasets. We then produced a taxonomy of the …

Backlog Burner: An Adventure Into Automated Scheduling, Anjolaoluwa J. Olubusi

Senior Independent Study Theses

The focus of this independent study is to explain the nurse scheduling problem (NSP) and use it as a basis to create an automated scheduling program. The nurse scheduling problem is an operational research problem that sets to find an optimal hospital schedule that fulfills the needs of the hospital and the personal requests of the nurses. The majority of solutions for the nurse scheduling problem are often designed within a hospital setting. The objective of this independent study is to use the solutions of the nurse scheduling problem to develop an automated scheduling program for the College of Wooster …

Exact Algorithms For Practical Instances Of The Railcar Loading Problem At Marine Container Terminals, Manwo Ng, Dung-Ying Lin

Information Technology & Decision Sciences Faculty Publications

With the growth in global trade and its environmental footprint, sustainable modes of freight movement are increasingly important in today’s globalized world. This study focuses on on-dock rail, where the rail terminal is located within the marine container terminal. On-dock rail has in recent years become an essential mode of transportation to move containers out of congested marine container terminals. This study contributes to the literature by presenting tailored exact solution algorithms for a recently proposed optimization model to optimize the loading of double-stack trains. In particular, a 3-stage solution framework is presented for the case when rail cars have …

Evolution And Diffusion Of Icts In The Indian Railways: A Historical Analysis, Ramesh Subramanian

Journal of International Technology and Information Management

The Indian Railway system is one of the largest socio-technical systems in the world. It has existed for over 160 years, starting from the British Colonial times. It continues to play a critical role in present-day India. It’s continued functioning is dependent not only on the personnel who are employed in the railways, but also the technologies that go into the system. A critical technology in the functioning of the railway system is information and communications technologies (ICTs). ICTs are deployed in almost every facet of the railway system. But these ICTs did not manifest themselves recently. They have been …

Jitim Table Of Contents - Vol. 31 Issue 2 - 2022

Journal of International Technology and Information Management

JITIM ToC

Assessing Performance Impact Of Digital Transformation For Instructors In The Covid-19 Era, Shailja Tripathi Dr., Shubhangi Urkude Dr.

Journal of International Technology and Information Management

Digital transformation has evolved as the main issue for higher education institutions (HEIs) across the globe due to the Covid-19 outbreak. The purpose of this study is to investigate the performance impacts of digital transformation for instructors of HEIs during the pandemic. The technology-to-performance chain (TPC) model pursues to predict the influence of an information system on the performance of an individual user. Hence, TPC model is used to evaluate the performance of instructors due to digital transformation in the institutions during the Covid-19 pandemic. The data is collected from instructors of higher educational institutions. Recently, partial least squares path …

The Toyota Production System (Tps) In A Non-Traditional Manufacturing Environment: The Role Of Standardization In The Fast-Food Industry, Kevin Mccracken

Theses and Dissertations--Manufacturing Systems Engineering

The Toyota Production System (TPS), also known as Lean Manufacturing (LM), was founded in the automotive industry and has contributed to Toyota’s decades of success. This has brought much attention to TPS and how this system may be implemented in other industries. Focusing on the TPS foundational element of standardization, this study examines the impact of target cycle time (TCT) on process fluctuation in a fast-food environment. In order to observe the effects of TCT, team members within 3 production lines were timed. Times were measured before and after the addition of a TCT to the Standardized Work (STW) in …

การพยากรณ์สินค้าคงค้างด้วยการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลไม่สมดุล, ธิรดา ธาดาจิรสกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการพยากรณ์สินค้าคงค้างกับข้อมูลที่มีรายการสินค้าเป็นจำนวนมากจึงเป็นเรื่องที่จำเป็น ซึ่งในความเป็นจริงข้อมูลที่เจอมักมีความไม่สมดุลทำให้ประสิทธิภาพในการพยากรณ์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องลดลง การพยากรณ์สินค้าคงค้างที่ไม่ถูกต้องนั้นส่งผลต่อความไว้วางใจของผู้ซื้อและทำให้เสียค่าใช้จ่ายถึงร้อยละ 10 ของรายได้ งานวิจัยฉบับนี้จึงได้ศึกษาการปรับสมดุลข้อมูลด้วยวิธี Threshold Moving และการปรับระดับข้อมูลด้วยวิธีสุ่มเพื่อสร้างตัวแบบที่มีประสิทธิภาพและมีความสามารถในการพยากรณ์ข้อมูลกลุ่มน้อยสูง โดยวิธีการปรับระดับข้อมูลมี 4 วิธีได้แก่ การปรับลดข้อมูลด้วยวิธี NearMiss-3, การปรับลดข้อมูลด้วยวิธี OSS, การปรับเพิ่มข้อมูลด้วยวิธี SMOTE และการปรับลดผสมกับเพิ่มข้อมูลด้วยวิธี OSS ผสม SMOTE โดยอัลกอริทึมที่ใช้ได้แก่ LOGIST, FOREST และ XGBoost นอกจากนี้มีการใช้การตรวจสอบแบบไขว้แบบ 5 กลุ่มกับตัวแบบเพื่อป้องกันการเกิด Overfitting ในวิจัยฉบับนี้มีการวัดประสิทธิภาพของตัวแบบด้วย AUROC, F1 score และ G-Mean ซึ่งผลที่ได้จากงานวิจัยฉบับนี้คือการจัดการข้อมูลด้วย Threshold Moving ด้วยการวัดประสิทธิภาพ G-Mean นั้นให้น้ำหนักกับข้อมูลกลุ่มน้อยมากกว่า F1 score และให้ผลลัพธ์ดีกว่า AUROC โดยวิธีการที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดคือการจัดการข้อมูลด้วย Threshold Moving ด้วยการวัดประสิทธิภาพ G-Mean สำหรับอัลกอริทึม Forest ซึ่งได้ค่าประมาณ 0.8737

ปัจจัยที่ส่งอิทธิพลต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย : การประยุกต์ใช้วิธีการดีมาเทล, ธนะรัตน์ บริสุทธิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันจำนวนผู้ใช้งานรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทยเติบโตขึ้นอย่างก้าวกระโดด แต่ก็ยังมีจำนวนไม่มากนัก เมื่อเทียบกับจำนวนผู้ใช้งานรถยนต์แบบสันดาปที่มีมาแต่ดั้งเดิม ซึ่งปัญหาดังกล่าวอาจมีที่มาจากหลากหลายปัจจัย งานวิจัยนี้จึงถูกจัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาปัจจัยที่ส่งอิทธิพล และมีผลกระทบต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย และระบุลำดับความสำคัญของปัจจัย รวมถึงระบุกลุ่มความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและผลกระทบระหว่างปัจจัยที่ส่งอิทธิพลต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าของผู้บริโภคใน ประเทศไทย ตลอดจนเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยกลุ่มสาเหตุและกลุ่มผลกระทบที่ส่งผลกระทบต่อกัน โดยมุ่งเน้นไปที่สามปัจจัยหลัก ได้แก่ ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีรถยนต์ไฟฟ้า ปัจจัยการตัดสินใจที่มีผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า และปัจจัยเชิงนโยบายที่ส่งผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณซึ่งใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลจากกลุ่มผู้ใช้งานรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย จำนวน 218 ตัวอย่าง จากนั้นจึงนำผลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยวิธีการทางสถิติ และการวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) เพื่อทำการลดจำนวนตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องออก รวมถึงทำการจัดกลุ่มของปัจจัยใหม่ ก่อนที่จะนำไปเก็บข้อมูลจากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญจำนวน 17 ท่าน และนำผลที่ได้ไปวิเคราะห์ตามวิธีการดีมาเทลต่อไป ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีรถยนต์ไฟฟ้า ได้แก่ ปัจจัยทัศนคติที่มีต่อการใช้งาน และปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุด ได้แก่ ปัจจัยบรรทัดฐานส่วนบุคคล ในขณะที่ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับปัจจัยการตัดสินใจที่มีผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า ได้แก่ ปัจจัยทางด้านผลิตภัณฑ์ และยังเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุด อีกด้วย สำหรับปัจจัยเชิงนโยบายที่ส่งผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุด ได้แก่ ปัจจัยนโยบายแรงจูงใจการซื้อ และนอกจากนี้ปัจจัยนโยบายแรงจูงใจการซื้อยังเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุดอีกด้วยเช่นเดียวกัน ผู้วิจัยคาดว่า ผลที่ได้จากการวิจัยจะเป็นประโยชน์ในการกำหนด พัฒนา และปรับปรุงนโยบายของภาครัฐบาล และเอกชนในการส่งเสริมการใช้งานรถยนต์ไฟฟ้า ตลอดจนการส่งเสริมภาคอุตสาหกรรมการผลิต และการลงทุนในธุรกิจรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทยให้ยั่งยืนต่อไปในอนาคต

การคาดการณ์เวลาเดินทางบนท้องถนนระหว่างพิกัดสองจุดในกรุงเทพมหานคร ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ปวริศ เวชวรรณกิจกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ระยะเวลาเดินทางบนท้องถนนในกรุงเทพมหานครนั้นมีความไม่แน่นอน เนื่องจากความแออัดของการจราจร อย่างไรก็ดี ข้อมูลดังกล่าวกลับมีความสำคัญในการจัดเส้นทางการเดินรถเพื่อธุรกิจ ซึ่งส่วนใหญ่มักใช้ค่าประมาณการณ์ซึ่งอาจมีความคลาดเคลื่อนไปจากความเป็นจริง ส่งผลทำให้ประสิทธิภาพของแผนงานดังกล่าวลดต่ำลง ด้วยเหตุดังกล่าว ผู้วิจัยจึงได้ทำการพัฒนาตัวแบบที่สามารถการคาดการณ์ระยะเวลาเดินทางบนท้องถนนในกรุงเทพมหานครด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ทำให้ผู้ใช้งานสามารถนำไปใช้พัฒนา หรือบูรณาการร่วมกับแผนงานเดิมได้ เริ่มต้น ผู้วิจัยได้ทำการเก็บข้อมูล Mobile Probe จาก iTIC foundation จากนั้นจึงแปลงข้อมูลดังกล่าวออกเป็น Origin-Destination Pairs แล้วคัดเลือกเฉพาะชุดข้อมูลที่มีพิกัดอยู่ภายในเขตกรุงเทพมหานครไปใช้สร้างต้นแบบการเรียนรู้ของเครื่องผ่านอัลกอริทึมแบบต่าง ๆ จนได้อัลกอริทึมที่สามารถสร้างต้นแบบที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุดได้ ผู้วิจัยพบว่า จากอัลกอริทึมต่าง ๆ Random forest ถือเป็นอัลกอริทึมที่สามารถสร้างต้นแบบที่มีศักยภาพสูงที่สุด ในขณะที่ XGBoost และ CatBoost มีแนวโน้มที่ดีในการนำไปพัฒนาต่อ เนื่องจากใช้ระยะเวลาในการสร้างต้นแบบน้อย

การออกแบบระบบการวางแผนการผลิตโรงงานผลิตยา, ปวีณ์ธิดา เนียมชื่น

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การแข่งขันในอุตสาหกรรมยามีแนวโน้มสูงขึ้นจากคู่แข่งทางการค้าที่เพิ่มมากขึ้นและจากการแข่งขันทางด้านราคา ระบบการวางแผนการผลิตที่ดีจะช่วยสนับสนุนให้โรงงานผู้ผลิตยามีระดับการให้บริการที่สามารถตอบสนองความต้องการภายใต้สภาพตลาดที่มีการแข่งขันสูงและความต้องการที่มีความผันผวนได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีต้นทุนการผลิตที่เหมาะสม โรงงานกรณีศึกษามีระบบการวางแผนการผลิตที่ยังไม่ดีมากนัก ใช้การวางแผนการผลิตด้วยมือและพึ่งพาการตัดสินใจของผู้วางแผนเป็นหลัก จึงทำให้เกิดสินค้าขาดคงคลังอยู่บ่อยครั้งและไม่สามารถส่งมอบสินค้าได้ตามกำหนด งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นการออกแบบระบบการวางแผนการผลิตของโรงงานผลิตยาและสร้างเครื่องมือที่ช่วยในการวางแผนการผลิตและการตัดสินใจเพื่อให้สามารถผลิตสินค้าได้เพียงพอและทันต่อความต้องการของลูกค้า โดยเริ่มจากการกำหนดนโยบายการผลิตโดยใช้นโยบายพัสดุคงคลัง สร้างแบบแผนการคำนวณรายการและปริมาณที่ต้องผลิตและแบบแผนกระบวนการคิดและเกณฑ์การตัดสินใจในการจัดลำดับการผลิต โดยใช้วิธีทำงานที่ถึงวันส่งมอบเร็วที่สุดก่อน (Earliest due date) และสร้างออกมาเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวางแผนการผลิตในรูปแบบแผ่นตารางการทำงาน (Spread sheet) ที่มีความง่ายและสะดวกต่อการใช้งาน การสร้างหรือการพัฒนาเครื่องมือ และไม่ต้องใช้เงินลงทุนเพิ่มเติม เมื่อทดสอบประสิทธิผลของระบบการวางแผนการผลิตที่สร้างขึ้นโดยใช้ข้อมูลปริมาณการขายที่เกิดขึ้นจริง พบว่า ค่าเฉลี่ยของระดับการให้บริการสูงขึ้นถึง 99% (ค่าเฉลี่ยของอัตราการเติมเต็มสินค้า 100%) โดยที่คำสั่งการผลิตรวมลดลง 6% และมูลค่าสินค้าคงคลังเฉลี่ยลดลง 4% เมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่ได้จากการวางแผนการผลิตเดิม ซึ่งการผลิตดังกล่าวสามารถดำเนินการผลิตได้จริงตามกำลังการผลิตที่มีในปัจจุบัน ทั้งในแง่มุมเครื่องจักร พนักงาน และพื้นที่การจัดเก็บสินค้า ในด้านประสิทธิภาพของระบบการวางแผนการผลิตที่สร้างขึ้นสามารถปรับเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานบางขั้นตอนจากการทำงานด้วยมือเป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าระบบการวางแผนการผลิตที่สร้างขึ้นเป็น 1 ในวิธีที่สามารถแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในการวางแผนการผลิตของโรงงานผลิตยาแห่งนี้ได้

Impacts Of The Thai Canal On Liner Shipping Container Network, Krittitee Yanpisitkul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This thesis proposes a mathematical model that imitates the flow of containers in the container liner shipping network — particularly, in the Indo-Pacific region, where the Strait of Malacca is located — in order to assess the potential impact of the proposed Thai Canal on such a network. This model is constructed based on a combination of two network problems, namely (i) the Multi-commodity Minimum Cost Network Flow Problem (MCNFP) and (ii) the Liner Shipping Fleet Deployment Problem (LSFDP), which allows a more realistic representation of international trade, while taking to account congestion at container ports at the same time. …

Human Ergonomic Simulation To Support The Design Of An Exoskeleton For Lashing/De-Lashing Operations Of Containers Cargo, Francesco Longo, Antonio Padovano, Vittorio Solina, Virginia D' Augusta, Stefan Venzl, Roberto Calbi, Michele Bartuni, Ornella Anastasi, Rafael Diaz

VMASC Publications

Lashing and de-lashing operations of containers cargo on board containerships are considered as quite strenuous activities in which operators are required to work continuously over a 6 or 8 hours shift with very limited break. This is mostly because containerships need to leave the port as soon as possible and containers loading and unloading operations must be executed with very high productivity (stay moored in a port is a totally unproductive time for a ship and a loss-making business for a shipping company). Operators performing lashing and de-lashing operations are subjected to intense ergonomic stress and uncomfortable working postures. To …

Quantitative Methods For Total Lifecycle Risk Likelihood And Impact Assessment In Sustainable Product Design Decision Making, Christian Enyoghasi

Theses and Dissertations--Mechanical and Aerospace Engineering

Sustainable products promise significant economic, environmental, and societal benefits. Numerous methods are available for use during the new product development process to identify alternate product designs that optimize sustainability performance. Once any such design is selected and the product is launched, many uncertainties are likely to affect its performance over the total lifecycle. Such uncertainties give rise to risks that can influence the overall product sustainability performance. However, comprehensive quantitative methods to evaluate the likelihood or the impact of different risks to enable sustainable product design decision making are lacking.

This research aims to address this gap by developing a …

Efficient Numerical Optimization For Parallel Dynamic Optimal Power Flow Simulation Using Network Geometry, Rylee Sundermann

Electronic Theses and Dissertations

In this work, we present a parallel method for accelerating the multi-period dynamic optimal power flow (DOPF). Our approach involves a distributed-memory parallelization of DOPF time-steps, use of a newly developed parallel primal-dual interior point method, and an iterative Krylov subspace linear solver with a block-Jacobi preconditioning scheme. The parallel primal-dual interior point method has been implemented and distributed in the open-source PETSc library and is currently available. We present the formulation of the DOPF problem, the developed primal dual interior point method solver, the parallel implementation, and results on various multi-core machines. We demonstrate the effectiveness our proposed block-Jacobi …