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Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

机译:具有模块化能力的动态设施定位:林业中的模型,算法和应用

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摘要

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.
机译:位置决策通常会受到动态方面的影响,例如客户需求的变化。答案是考虑增加设施的位置和容量的灵活性。即使需求是可预测的,寻找部署和动态容量调整的最佳时间表仍然是一个挑战。在本文中,我们着重研究具有多个时期的本地化问题,并允许动态调整产能,特别是那些具有复杂成本结构的产能。我们从不同的运筹学角度研究这些问题,提出并比较整数线性规划的几种模型(PLNE),评估其在实践中的用途并开发有效的求解算法。本文共分为四个部分。首先,我们介绍工作背后的工业环境:一家林业公司,需要找到营地以容纳林业工人。我们提出一个PLNE模型,以允许建造新的难民营,扩建,迁移和部分关闭现有难民营。该模型使用特定的容量约束以及具有多个级别规模经济的成本结构。通过两个案例研究评估了该模型的有效性。第二部分介绍了具有通用模块化能力的动态定位问题。该模型概括了几个动态定位问题,并提供了比其专门公式更好的线性松弛范围。该模型可以解决本地化问题,其中为所有成对的容量级别定义了容量更改的成本,就像上面提到的工业问题一样。它适用于三种特定情况:扩大和减少产能,暂时关闭设施以及两者结合。我们证明了我们的公式与特定案例的现有模型之间的主导关系。对多达100个安装和1000个客户的大量随机生成实例的计算实验表明,与现有的专用公式相比,我们的模型可以更快地获得最佳解决方案。考虑到以前的大型实例模型的复杂性,本文的第三部分提出了拉格朗日启发式算法。基于次梯度和梁方法,即使对于具有多达250个安装和1000个客户的大型实例,他们也可以找到高质量的解决方案。然后,我们通过求解受限制的PLNE模型来提高解决方案的质量,该模型利用了在双Lagrangian解析过程中收集的信息。计算结果表明,即使对于通用求解器找不到可行解的情况,启发式算法也能迅速提供优质解决方案。最后,我们采用以前的启发式方法来解决工业问题。提出并比较了两种不同的放松方法。提出了先前概念的扩展,以确保在合理的时间内可靠地解决问题。

著录项

  • 作者

    Jena Sanjay Dominik;

  • 作者单位
  • 年度 2014
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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