Maximum order tree algorithm for optimal scheduling of product distribution lines / Mokashi, S. D. in Aiche journal, Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002)  

Public ISBD [article]  inAiche journal > Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002) . - 287-301 p. Titre : Maximum order tree algorithm for optimal scheduling of product distribution lines Type de document : texte imprimé Auteurs : Mokashi, S. D., Auteur ; Kokossis, A. C., Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : 287-301 p. Note générale : Génie Chimique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Programation mathématique Méthode heuristique Qualité Solution Optimisation contextuelle Algoprithmes Lignes de distribution produit Index. décimale : 660.627.3 Résumé : Research on scheduling and planning in the chemical engineering community subscribes to one of two schools of thought. A general-purpose optimization approach resorts to using conventional mathematical programming techniques on generic models of a scheduling problem, which has a limitation in its application to large-scale industrial problems in terms of the computational time involved. The other extreme of heuristic methods lacks guarantees on the quality of the solution. A philosophy is proposed of contextual optimization that exploits problem-specific knowledge to develop efficient algorithms. This concept is applied to a delivery scheduling problem to generate a tailored graph-based method called the maximum order tree algorithm, which reduces the CPU time dramatically compared to conventional methods without compromising on the quality of the solution. When applied to a single-site distribution case study, it resulted in savings of over a quarter of a million dollars per year over the existing heuristic-rule-based system. La recherche sur programmer et projeter dans la communauté de génie chimique souscrit à une de deux écoles de pensée. Une approche d'usage universel d'optimisation recourt à employer des techniques de programmation mathématiques conventionnelles sur les modèles génériques d'un problème de établissement du programme, qui a une limitation dans son application aux problèmes industriels à grande échelle en termes de temps informatique impliqué. L'autre extrémité des méthodes heuristiques manque des garanties sur la qualité de la solution. On propose une philosophie de l'optimisation contextuelle qui exploite la connaissance spécifique de problème pour développer des algorithmes efficaces. Ce concept est appliqué à un problème de établissement du programme de la livraison pour produire d'une méthode basée par graphique travaillée appelée l'algorithme maximum d'arbre d'ordre, qui réduit le temps- CPU nettement comparé aux méthodes conventionnelles sans compromettre sur la qualité de la solution. Une fois appliqué à une étude de cas simple de distribution d'emplacement, il a eu comme conséquence l'épargne de au-dessus d'un quart d'million de dollars par an au-dessus du système basé parrègle existante. DEWEY : 660 ISSN : 0001-1541 RAMEAU : Génie des procédés et des réactions chimique En ligne : www.aiche.org, www.sciencedirect.com [article] Maximum order tree algorithm for optimal scheduling of product distribution lines [texte imprimé] / Mokashi, S. D., Auteur ; Kokossis, A. C., Auteur . - 2007 . - 287-301 p. Génie Chimique Langues : Anglais (eng) in Aiche journal > Vol. 48 N°2 (Fevrier 2002) . - 287-301 p. Mots-clés : Programation mathématique Méthode heuristique Qualité Solution Optimisation contextuelle Algoprithmes Lignes de distribution produit Index. décimale : 660.627.3 Résumé : Research on scheduling and planning in the chemical engineering community subscribes to one of two schools of thought. A general-purpose optimization approach resorts to using conventional mathematical programming techniques on generic models of a scheduling problem, which has a limitation in its application to large-scale industrial problems in terms of the computational time involved. The other extreme of heuristic methods lacks guarantees on the quality of the solution. A philosophy is proposed of contextual optimization that exploits problem-specific knowledge to develop efficient algorithms. This concept is applied to a delivery scheduling problem to generate a tailored graph-based method called the maximum order tree algorithm, which reduces the CPU time dramatically compared to conventional methods without compromising on the quality of the solution. When applied to a single-site distribution case study, it resulted in savings of over a quarter of a million dollars per year over the existing heuristic-rule-based system. La recherche sur programmer et projeter dans la communauté de génie chimique souscrit à une de deux écoles de pensée. Une approche d'usage universel d'optimisation recourt à employer des techniques de programmation mathématiques conventionnelles sur les modèles génériques d'un problème de établissement du programme, qui a une limitation dans son application aux problèmes industriels à grande échelle en termes de temps informatique impliqué. L'autre extrémité des méthodes heuristiques manque des garanties sur la qualité de la solution. On propose une philosophie de l'optimisation contextuelle qui exploite la connaissance spécifique de problème pour développer des algorithmes efficaces. Ce concept est appliqué à un problème de établissement du programme de la livraison pour produire d'une méthode basée par graphique travaillée appelée l'algorithme maximum d'arbre d'ordre, qui réduit le temps- CPU nettement comparé aux méthodes conventionnelles sans compromettre sur la qualité de la solution. Une fois appliqué à une étude de cas simple de distribution d'emplacement, il a eu comme conséquence l'épargne de au-dessus d'un quart d'million de dollars par an au-dessus du système basé parrègle existante. DEWEY : 660 ISSN : 0001-1541 RAMEAU : Génie des procédés et des réactions chimique En ligne : www.aiche.org, www.sciencedirect.com

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