In this work, we have defined a pro

In this work, we have defined a problem important to the
pharmaceutical industry, reviewed relevant related published
works, developed a model to cover the global network allocations
and allocation transfers and investigated two solution
algorithms to tackle this particular large MILP problem.
In the spatial decomposition method, the sensitivity analysis
to the changeover time shows that, for this particular set
of data, the optimum value is not affected significantly, since
the bottleneck of the supply chain is the capacity of primary
sites. On the other hand, the CPU time increases significantly.
This is particularly the case for the “critical” secondary geographical
areas, where j = 2 and j = 4. These correspond to areas
where the capacity used is close to the limit, mainly due to a
lower excess capacity (Eq. (45)), which becomes more critical
as the changeover time increases.
The temporal decomposition method performs well with
these sets of data although the quality of the results may be
poor in other cases. Nevertheless, it opens new possibilities
to explore even larger instances of the problem, such as its
stochastic version, where demand and other parameters may
be uncertain.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เราได้กำหนดไว้ปัญหาที่สำคัญในการที่อุตสาหกรรมยาการตรวจสอบการตีพิมพ์ที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องกับงานพัฒนารูปแบบเพื่อให้ครอบคลุมการจัดสรรเครือข่ายทั่วโลกและการโอนจัดสรรและการตรวจสอบทั้งสองวิธีการแก้ปัญหาขั้นตอนวิธีการที่จะจัดการปัญหาMILP ขนาดใหญ่นี้โดยเฉพาะ. ในการสลายตัวเชิงพื้นที่ วิธีการวิเคราะห์ความไวในการเปลี่ยนเวลาที่แสดงให้เห็นว่าสำหรับชุดนี้โดยเฉพาะของข้อมูลมูลค่าที่เหมาะสมไม่ได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญตั้งแต่คอขวดของห่วงโซ่อุปทานที่มีความจุของหลักเว็บไซต์ ในทางกลับกันการเพิ่มขึ้นของเวลา CPU อย่างมีนัยสำคัญ. นี้จะเป็นกรณีสำหรับ "วิกฤติ" ทางรองพื้นที่ที่เจ= 2 และเจ = 4 เหล่านี้สอดคล้องกับพื้นที่ที่มีความจุที่ใช้อยู่ใกล้กับขีดจำกัด ส่วนใหญ่เนื่องจาก ไปที่กำลังการผลิตส่วนเกินที่ลดลง(สม. (45)) ซึ่งกลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นในขณะที่เวลาในการเปลี่ยนแปลง. วิธีการสลายตัวชั่วคราวดำเนินการได้ดีกับชุดของข้อมูลเหล่านี้แม้ว่าคุณภาพของผลที่อาจจะไม่ดีในกรณีอื่นๆ แต่มันเป็นไปได้ที่จะเปิดใหม่ในการสำรวจได้ขนาดใหญ่กรณีของปัญหาเช่นที่รุ่นสุ่มที่มีความต้องการและพารามิเตอร์อื่นๆ อาจจะมีความไม่แน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้เราได้กำหนดปัญหาสำคัญกับ
อุตสาหกรรมยา , การตรวจสอบที่เกี่ยวข้องเผยแพร่
งานพัฒนารูปแบบเพื่อให้ครอบคลุมทั่วโลกและการโอนจัดสรรและตรวจสอบเครือข่าย

สองขั้นตอนวิธีแก้ปัญหาที่จะแก้ไขปัญหานี้ โดยเฉพาะการหาปัญหาใหญ่ .
ในวิธีการเชิงพื้นที่ การวิเคราะห์ความไว
เพื่อการเปลี่ยนแปลงเวลาที่แสดงให้เห็นว่าสำหรับ
ชุดนี้เฉพาะข้อมูลมูลค่าที่เหมาะสมไม่ได้รับผลกระทบอย่างมาก เนื่องจาก
คอขวดของห่วงโซ่อุปทานคือความสามารถของเว็บไซต์หลัก

บนมืออื่น ๆ , CPU เวลาเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ .
โดยเฉพาะกรณี " วิกฤต " รองทางภูมิศาสตร์
พื้นที่ที่ J = 2 J = 4 เหล่านี้สอดคล้องกับพื้นที่ที่ใช้มีความจุ
ใกล้จํากัดเนื่องจากการลดส่วนที่เกินความจุ ( อีคิว
( 45 ) ) ซึ่งจะกลายเป็นวิกฤตมากขึ้น
เมื่อ changeover เวลาเพิ่มขึ้น วิธีการสลายตัวชั่วคราว

นี่แสดงได้ดีกับชุดของข้อมูลแม้ว่าคุณภาพของผลลัพธ์อาจ
ไม่ดีในกรณีอื่น ๆ แต่มันเปิดโอกาสใหม่
เพื่อสำรวจกรณีแม้มีปัญหา เช่น รุ่น
Stochasticซึ่งอุปสงค์และพารามิเตอร์อื่น ๆอาจ
จะไม่แน่นอน