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Enregistrement W4213130510 · doi:10.1287/ijoc.2021.1079

Logic-Based Benders Decomposition for Integrated Process Configuration and Production Planning Problems

2022· article· en· W4213130510 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.

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationProduction planningComputer scienceLagrangian relaxationSet (abstract data type)DecompositionCutting stock problemDecomposition method (queueing theory)Benders' decompositionProcess (computing)Production (economics)Optimization problemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a general logic-based Benders decomposition (LBBD) for production planning problems with process configuration decisions. This family of problems appears in contexts where the machines are set up according to specific patterns, templates, or, in general, process configurations that allow for simultaneously producing products of different types. The problem requires determining feasible configurations for the machines and their corresponding production levels to fulfill the demand at the minimum total cost. The structure of this problem contains nonlinear constraints that link the number of units produced of each product with the used configurations and their production levels. We decompose the original problem into a master problem, where the configurations are determined, and a subproblem, where the production amounts are determined. This allows us to apply the LBBD technique to solve the problem using a standard LBBD implementation and a branch-and-check algorithm. LBBD enhancements through logic-based inequalities generated for subsets of products with common characteristics are proposed. Such inequalities represent a form of the subproblem relaxation added to the master problem during its resolution. In our computational experiments, we apply the proposed LBBD approaches to two different applications from the literature: cutting stock problems in the steel industry and a printing problem. Results show that the LBBD methods find optimal solutions much faster than the solution approaches in the literature and have a superior performance with respect to the number of instances solved to optimality and the solution quality. Summary of Contribution: In this work, we introduce a unified exact solution algorithm based on logic-based Benders decomposition to solve a class of integrated production planning problems that include process configuration decisions. We propose a general mathematical representation of the original integrated planning problem and logic-based Benders reformulations that can be applied to solve several problems within the studied class. Our implementation frameworks provide guidelines to practitioners in the field. The solution approaches in this paper together with the proposed methodological enhancements can be adapted to solve other integrated planning problems in a similar context, including the case when the original problem has a complex combinatorial and nonlinear structure.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,462

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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