Solutions selection based on the <scp>P</scp> ‐graph integrated data envelopment analysis for material scheduling in the ethylene production
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
Abstract Material scheduling is significant in the ethylene production process. However, factors such as the production scale and the technology also affect the choice of material scheduling solutions. Therefore, this paper proposes a novel P‐graph methodology integrated data envelopment analysis (DEA) for the solutions selection of material scheduling. First, based on the basic procedure, a scheduling superstructure model expanding from the time dimension is built. With the cost as the objective function, the optimal and partially feasible scheduling solutions are generated based on the P‐graph, and the results are analyzed in detail with reference to ISA‐95. Then the DEA is used to analyze the indicators of material consumption and product yields to give a selection strategy from the input‐output perspective. The optimal solution and suboptimal solution sets are evaluated and analyzed, and decision making units (DMUs) with the highest score are calculated. Based on the scheduling solution with the highest score and relatively low cost, the potential adjustment of other solution is also given. Finally, a complete base of material scheduling solution has been implemented, which provides more references for decision makers. This paper considers the lowest cost as the goal and gives a more suitable alternative from the perspective of input‐output efficiency in combination with the actual production conditions, which is a good extension of the P‐graph.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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