論文の概要: Integrated Cutting and Packing Heterogeneous Precast Beams Multiperiod Production Planning Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11303v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 23:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 03:52:12.039964
• Title: Integrated Cutting and Packing Heterogeneous Precast Beams Multiperiod Production Planning Problem
• Title（参考訳）: 多周期生産計画問題に対する統合切断・充填不均一プレキャストビーム
• Authors: Kennedy Araujo and Tiberius Bonates and Bruno Prata
• Abstract要約: 我々は、ICP-HPBMPP(ICP-HPBMPP)と呼ばれる新規な切断・充填不均質ビーム製造計画法を導入する。 我々は、ICP-HPBMPPの整数線形プログラミングモデルと、その最適目的関数値の下位境界を提案する。 また,代替解法としてICP-HPBMPPの遺伝的手法を提案する。
• 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: We introduce a novel variant of cutting production planning problems named Integrated Cutting and Packing Heterogeneous Precast Beams Multiperiod Production Planning (ICP-HPBMPP). We propose an integer linear programming model for the ICP-HPBMPP, as well as a lower bound for its optimal objective function value, which is empirically shown to be closer to the optimal solution value than the bound obtained from the linear relaxation of the model. We also propose a genetic algorithm approach for the ICP-HPBMPP as an alternative solution method. We discuss computational experiments and propose a parameterization for the genetic algorithm using D-optimal experimental design. We observe good performance of the exact approach when solving small-sized instances, although there are difficulties in finding optimal solutions for medium and large-sized problems, or even in finding feasible solutions for large instances. On the other hand, the genetic algorithm could find good-quality solutions for large-sized instances within short computing times.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不均質なプレキャストビームの多周期生産計画 (icp-hpbmpp) を統合的切断・充填する手法を提案する。 我々は,ICP-HPBMPPの整数線形計画モデルと,その最適目的関数値の下位境界を提案し,モデルの線形緩和から得られる値よりも最適解値に近いことを実証的に示している。 また,代替法としてicp-hpbmppの遺伝的アルゴリズムアプローチを提案する。 計算実験を議論し、D-最適実験設計を用いた遺伝的アルゴリズムのパラメータ化を提案する。 中規模および大規模問題の最適解を見つけることや、大規模インスタンスに対して実現可能な解を見つけることさえ困難であるが、小規模インスタンスを解決する際の正確なアプローチの優れた性能を観察する。 一方、遺伝的アルゴリズムは、短時間の計算時間で、大規模インスタンスの良質なソリューションを見つけることができる。

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