A Computational Study of Continuous and Discrete Time Formulations for a Class of Short-Term Scheduling Problems for Multipurpose Plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A key decision in scheduling problems is deciding when to perform certain operations, and the quality of solutions depends on how time is represented. The two main classes of time representation are discrete-time approaches (with uniform or nonuniform discretization schemes) and continuous-time approaches. In this work, we compare the performance of these two classes for short-term scheduling of multipurpose facilities with single purpose machines, constant processing times, discrete batches, material splitting, multitasking, and no batch mixing. In addition, the different discretization schemes were compared against each other. We show that, for the modeling framework proposed in this work, the selected discrete-time formulation typically obtained higher quality solutions, and required less time to solve as compared to the selected continuous-time formulation, as the continuous-time formulation exhibited detrimental trade-off between computational time and solution quality. We also show that within the scope of this study, nonuniform discretization schemes typically yielded solutions of similar quality as compared to a fine uniform discretization scheme, but required only a fraction of the computational time. A total of 190 small and industrial-sized instances, comprised of 1030 runs, were considered for this study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle