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Enregistrement W7133070840

A Scheduling-based Constraint Programming Approach to Solving a Complex Two-dimensional Two-stage Cutting Stock Problem

2022· dissertation· W7133070840 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

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTardinessConstraint programmingScheduling (production processes)Constraint (computer-aided design)Job shop schedulingCutting stock problemConstraint logic programmingVariation (astronomy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the novel Two-Dimensional Two-stage Cutting Stock Problem with Flexible Length, Flexible Demand, Order-to-Order Marriageability, and Scheduling Costs (2SCSP-FFMS): orders for rectangular items must be cut from treated rectangular stocks using guillotine cuts with the objective to minimize waste, inventory cost, and tardiness cost. Different from problems in the literature, the 2SCSP-FFMS allows the item length and total order demands to vary within customer-specified intervals. We first investigate a variation of the problem that ignores marriageability (pairwise conflicts between orders) and scheduling costs, proposing constraint programming models, mixed-integer programming models, and heuristics. Then, we study a second variation that adds the marriageability requirement before examining the full 2SCSP-FFMS problem. Accordingly, we extend the approaches that performed best in the first variation to the second one and the full 2SCSP-FFMS. For each of these problems, we perform empirical analysis on both generated and real-life industrial instances. Notably, our scheduling-based constraint programming model has orders-of-magnitude smaller memory requirements over other exact methods and can be competitive with a customized multi-phase heuristic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,287 · 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