The workover rig routing problem (W

The workover rig routing problem (WRRP) is a variant of the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) and arises in the operations of onshore oil fields. In this problem, a set of workover rigs located at different positions must service oil wells requesting maintenance as soon as possible. When a well requires maintenance, its production is reduced or stopped for safety reasons and some workover rig must service it within a given deadline. It is therefore important to service the wells in a timely fashion in order to minimize the production loss. Whereas for classical VRPTWs the objective is to minimize route length, in the WRRP the objective is to minimize the total lost production, equal to the sum of arrival times at the wells, multiplied by production loss rates. The WRRP generalizes the Delivery Man Problem with Time Windows by considering multiple open vehicle routes and multiple depots. This paper compares three metaheuristics for the WRRP: an iterated local search, a clustering search, and an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS). All approaches, in particular ALNS, have yielded good solutions for instances derived from a real-life setting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Workover อุปกรณ์สายปัญหา (WRRP) เป็นตัวแปรของปัญหาเส้นทางของรถด้วยเวลา Windows (VRPTW) และเกิดขึ้นในการดำเนินงานของพลังงานน้ำมัน ในปัญหานี้ ชุด rigs workover อยู่ตำแหน่งอื่นต้องบริการบ่อน้ำมันที่ร้องขอการบำรุงรักษาโดยเร็วที่สุด เมื่อดีต้องบำรุงรักษา การผลิตจะลดลง หรือหยุดด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย และอุปกรณ์บาง workover ต้องบริการนั้นภายในกำหนดเวลาที่กำหนด จึงให้บริการบ่อในเวลาเพื่อลดการสูญเสียการผลิต ในขณะที่สำหรับคลาสสิก VRPTWs วัตถุประสงค์คือเพื่อ ลด ความยาวเส้นทาง ในการ WRRP วัตถุประสงค์คือการ ลดรวมที่สูญหายเท่ากับผลรวมของเวลาที่มาถึงที่บ่อ ผลิตคูณ ด้วยราคาขาดทุนผลิต WRRP การ generalizes ปัญหาคนส่งหน้าต่างเวลา โดยพิจารณาเปิดรถหลายเส้นทางและหลายคลัง กระดาษนี้เปรียบเทียบ metaheuristics ที่สามสำหรับการ WRRP: การค้นหาท้องถิ่นทวิภาควนซ้ำ ค้นหาระบบคลัสเตอร์ และการปรับขนาดใหญ่ย่านค้นหา (ALNS) วิธีทั้งหมด ในเฉพาะ ALNS มีผลดีโซลูชั่นสำหรับอินสแตนซ์ที่ได้รับจากการตั้งค่าของชีวิต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาแท่นขุดเจาะเส้นทาง workover (WRRP) เป็นตัวแปรของการกำหนดเส้นทางยานพาหนะปัญหาเกี่ยวกับเวลาของ Windows (VRPTW) และเกิดขึ้นในการดำเนินงานของแหล่งน้ำมันบนบก ในปัญหานี้ชุดของแท่นขุดเจาะ workover ตั้งอยู่ที่ตำแหน่งที่แตกต่างจะต้องให้บริการบ่อน้ำมันร้องขอการบำรุงรักษาโดยเร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ เมื่อต้องการการบำรุงรักษาอย่างดี, การผลิตจะลดลงหรือหยุดเพื่อความปลอดภัยและแท่นขุดเจาะ workover บางส่วนจะต้องให้บริการได้ภายในกำหนดเวลาที่กำหนด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะให้บริการหลุมในทันท่วงทีเพื่อลดการสูญเสียการผลิต ในขณะที่สำหรับ VRPTWs คลาสสิกที่มีวัตถุประสงค์คือเพื่อลดระยะเวลาในเส้นทางใน WRRP วัตถุประสงค์ที่จะลดการผลิตที่หายไปรวมเท่ากับผลรวมของเวลาที่มาถึงที่หลุมคูณด้วยอัตราการสูญเสียการผลิต WRRP generalizes ผู้ชายจัดส่งสินค้าที่มีปัญหาเวลาใช้ Windows โดยพิจารณาเส้นทางรถเปิดหลายและหลายสถานี กระดาษนี้จะเปรียบเทียบสาม metaheuristics สำหรับ WRRP: การค้นหาในท้องถิ่นซ้ำการค้นหาการจัดกลุ่มและค้นหาพื้นที่ใกล้เคียงการปรับเปลี่ยนขนาดใหญ่ (ALNS) วิธีการทั้งหมดโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ALNS ได้ผลดีสำหรับการแก้ปัญหากรณีที่ได้มาจากการตั้งค่าในชีวิตจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การขุดเจาะ workover เส้นทางปัญหา ( wrrp ) คือตัวแปรของปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะที่มีกรอบเวลา ( vrptw ) และเกิดขึ้นในการดำเนินการของเขตข้อมูลน้ำมันบนบก ในปัญหานี้ ชุดของแท่นขุดเจาะ workover ตั้งอยู่ที่ตำแหน่งต่าง ๆ ต้องบริการน้ำมันบ่อขอซ่อมให้เร็วที่สุด เมื่อดีต้องมีการบำรุงรักษาการผลิตจะลดลงหรือหยุดด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยและบางแท่นขุดเจาะ workover ต้องบริการภายในกำหนดเส้นตาย มันจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะบริการบ่อในทันท่วงที เพื่อลดความสูญเสียในการผลิต และคลาสสิก vrptws วัตถุประสงค์คือเพื่อลดความยาวของเส้นทางใน wrrp วัตถุประสงค์คือเพื่อลดยอดสูญเสียการผลิตเท่ากับผลรวมของเวลามาถึงที่บ่อคูณด้วยอัตราการสูญเสียในการผลิต การ wrrp เช่นนี้ได้ขยายการส่งคนปัญหากับ Windows เวลาโดยพิจารณาจากเส้นทางรถเปิดหลายและหลายคลัง . กระดาษนี้จะเปรียบเทียบสามเมตาฮิวริ ิกสำหรับ wrrp : ซ้ำค้นหาท้องถิ่น , ข้อมูลการค้นหาและการค้นหาขนาดใหญ่ย่าน ( alns ) ทุกแนวโดยเฉพาะ alns ได้ให้ผลดีโซลูชั่นสำหรับอินสแตนซ์ที่ได้มาจากการตั้งค่าในชีวิตจริง