論文の概要: A hybrid optimization procedure for solving a tire curing scheduling problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00425v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 18:37:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:41:23.777933
• Title: A hybrid optimization procedure for solving a tire curing scheduling problem
• Title（参考訳）: タイヤ硬化スケジューリング問題を解決するためのハイブリッド最適化手法
• Authors: Joaqu\'in Vel\'azquez, H\'ector Cancela, Pedro Pi\~neyro
• Abstract要約: 目的は、需要を満たすのに十分なタイヤを製造するのに必要な最低限のメースパンを見つけることである。 提案手法は,まず,仮定値を得るために適用し,次に最小値を決定するために数学的モデルを解くハイブリッドアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses a lot-sizing and scheduling problem variant arising from the study of the curing process of a tire factory. The aim is to find the minimum makespan needed for producing enough tires to meet the demand requirements on time, considering the availability and compatibility of different resources involved. To solve this problem, we suggest a hybrid approach that consists in first applying a heuristic to obtain an estimated value of the makespan and then solving a mathematical model to determine the minimum value. We note that the size of the model (number of variables and constraints) depends significantly on the estimated makespan. Extensive numerical experiments over different instances based on real data are presented to evaluate the effectiveness of the hybrid procedure proposed. From the results obtained we can note that the hybrid approach is able to achieve the optimal makespan for many of the instances, even large ones, since the results provided by the heuristic allow to reduce significantly the size of the mathematical model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タイヤ工場の硬化過程の研究から生じるロットサイズおよびスケジューリング問題の変種について述べる。 目的は、関連するリソースの可用性と互換性を考慮して、需要を満たすのに十分なタイヤを製造するために必要な最小のメイスパンを見つけることである。 この問題を解決するために、まずヒューリスティックを適用してmakespanの推定値を取得し、次に数学的モデルを解いて最小値を決定するハイブリッド手法を提案する。 モデルのサイズ(変数と制約の数)は、推定されたmakepanに大きく依存する。 提案手法の有効性を評価するため,実データに基づく異なるインスタンスに対する広範囲な数値実験を行った。 得られた結果から,ハイブリッドアプローチは,ヒューリスティックの結果によって数学的モデルのサイズを大幅に削減できるため,多数のインスタンス,あるいは大きなインスタンスに対して最適なメイズパンを実現することができることを指摘できる。

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