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かなり一般的な MIP を解決しようとしています。ここに問題の特徴があります。

  1. マルチ製品、マルチサイト (サイトは同時に生産、需要、および在庫保管場所として機能します)。毎週の時間バケット
  2. 製品 (単位: ケース) は、各サイトで毎週限られた数のシフト/バッチを使用して、個別のバッチ サイズでのみ作成できます。
  3. どのサイトでも需要を満たすために、サイト間の輸送が許可されています
  4. さらに、各場所で週末の最低在庫レベルを満たす必要があります。

ソルバー (gurobi) からの現在の解は、ベスト バウンドから 15% を超える MIP ギャップに達することはありません。

この問題のバッチ サイズが固定されていない場合 (シフト中に任意の数量を生成できる場合)、問題は単純です。しかし、そうでない場合、誰かがこの種の MIP を解決するための単純なヒューリスティック手法を提案できますか?

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需要も通常、個別のサイズであると思います。

重要なことの 1 つは、この生産問題を、連続生産変数が「いつ、どの量を生産するか」だけでなく、「どの需要に対して、いつ、どの量を生産するか」という情報を提供する方法でモデル化することです。

そのため、期間内(1 つのサイトで) にp(t)どれだけの量を生産するかを宣言する代わりに、それをモデル化する必要があります。どこに需要要素がありますか。これにより、通常、適切な Big-M 条件ではるかに優れたパフォーマンスが得られますが、離散バッチの問題には対処できません。しかし、デマンドロットにも個別のサイズがある場合は、個別のバッチサイズでソリューションを取得する可能性が高いと思います。tp(t,u)u

そうでない場合は、離散変数をp(t,u)もう一度使用してみると、全体的なパフォーマンスがはるかに良くなるはずです。

于 2015-04-08T07:36:52.290 に答える