The maximum length car sequencing problem
The maximum length car sequencing problem
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最大长度小车排序问题
DOI：
10.1016/j.ejor.2024.02.024
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发表时间：
2024
影响因子：
6.4
通讯作者：
Pontes L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pontes L
本文介绍了最大长度汽车排序问题，以支持一个跨国汽车公司的装配业务。我们提出了一个整数线性规划（ILP）制定计划的最大数量的汽车，而不违反所谓的选项约束。此外，我们提出了有效的组合下限和上限，这可以在不到0.01秒的时间内计算，以及二进制和迭代搜索算法来解决这个问题时，良好的原始边界不容易获得。为了快速获得高质量的解决方案，我们设计了一个有效的迭代局部搜索算法，我们使用的启发式解决方案作为热启动，以进一步提高精确方法的性能。计算结果表明，在十分钟的时间限制内，基准实例实现了相对较低的差距。我们还进行了实例空间分析，以确定使问题更难解决的特征。此外，反映公司需求的实例可以在不到一秒的时间内解决到最优。最后，在四个月的时间里，进行了真实的世界需求的模拟，分为班次。在这种情况下，我们使用建议的ILP模型在所有的班次，除了每个月的最后一个，我们采用了替代的ILP模型来排序未计划的汽车，以最佳的方式调整装配线的速度。结果指出，后者仅在其中一个月是必要的。
This work introduces the maximum length car sequencing problem to support the assembly operations of a multinational automotive company. We propose an integer linear programming (ILP) formulation to schedule the maximum number of cars without violating the so-called option constraints. In addition, we present valid combinatorial lower and upper bounds, which can be calculated in less than 0.01 seconds, as well as binary and iterative search algorithms to solve the problem when good primal bounds are not readily available. To quickly obtain high-quality solutions, we devise an effective iterated local search algorithm, and we use the heuristic solutions as warm start to further enhance the performance of the exact methods. Computational results demonstrate that relatively low gaps were achieved for benchmark instances within a time limit of ten minutes. We also conducted an instance space analysis to identify the features that make the problem more difficult to solve. Moreover, the instances reflecting the company’s needs could be solved to optimality in less than a second. Finally, simulations with real world demands, divided into shifts, were conducted over a period of four months. In this case, we use the proposed ILP model in all shifts except the last one of each month, for which we employ an alternative ILP model to sequence the unscheduled cars, adjusting the pace of the assembly line in an optimal fashion. The results pointed out that the latter was necessary in only one of the months.
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