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Enregistrement W2790462153 · doi:10.1002/aic.16092

Stochastic back‐off algorithm for simultaneous design, control, and scheduling of multiproduct systems under uncertainty

2018· article· en· W2790462153 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

RevueAIChE Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlexibility (engineering)Monte Carlo methodMathematical optimizationScheduling (production processes)Stochastic processComputer scienceSet (abstract data type)AlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An algorithm that employs the back‐off method to provide optimal solutions for integration of design, control, and scheduling for multiproduct systems is presented, featuring a flexibility and feasibility analysis. The algorithm employs Monte Carlo (MC) sampling to generate a large number of random realizations, and simulate the system to determine feasibility. Back‐off terms are determined and incorporated into a new flexibility analysis to approximate the effect of stochastic uncertainty and disturbances. Through successive iterations, the algorithm converges, terminating on a solution that is robust to a specified level of process variability due to stochastic realizations in the disturbances and uncertain parameters. The proposed algorithm has been successfully applied to a multiproduct continuous stirred tank reactor for which optimal design, control, and scheduling decisions are identified, subject to stochastic uncertainty and disturbance. The present approach has been compared to a critical‐set (multiscenario) method showing the benefits and limitations of both approaches. © 2018 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 64: 2379–2389, 2018

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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