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Enregistrement W2736250312 · doi:10.1021/acs.iecr.7b01718

A Computational Study of Continuous and Discrete Time Formulations for a Class of Short-Term Scheduling Problems for Multipurpose Plants

2017· article· en· W2736250312 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésDiscretizationScheduling (production processes)Computer scienceMathematical optimizationDiscrete time and continuous timeHuman multitaskingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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