To the best of our knowledge, resea

To the best of our knowledge, research in the dynamic plant layout problem (DPLP) assumes that the planning horizon is
fixed and that material flows are known with certainty. But in practice, many companies use rolling planning horizons. Further,
they have to deal with the effect of uncertainty in material flow forecasts. This paper investigates the performance of algorithms
under fixed and rolling horizons, under different shifting costs and flow variability, and under forecast uncertainty. Nearly 1800
problems were run using different algorithms. The results show that algorithms that dominated under fixed horizons may not
work as well under rolling horizons. Also it is difficult to identify an algorithm that performs well under all situations. Thus
the development of efficient and effective heuristics might be useful in solving the rolling horizon problem. It also appears
that increasing the planning horizon under rolling plans does not offer any advantage. Further forecast uncertainty may not
significantly affect the performance of algorithms and in some cases may be beneficial.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่สุดของความรู้ของเรา การวิจัยในปัญหารูปแบบโรงงานแบบไดนามิก (DPLP) สันนิษฐานว่า การวางแผนคงที่ และที่เป็นที่รู้จักวัสดุ ด้วยความเชื่อมั่น แต่ในทางปฏิบัติ หลายบริษัทใช้กลิ้งขอบเขตการวางแผน เพิ่มเติมพวกเขาต้องจัดการกับผลกระทบของความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ กระดาษนี้ตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมภายใต้แก้ไข และกลิ้งฟ้า ใต้ต่างขยับค่าใช้จ่ายและกระแสความแปรปรวน และอยู่ภายใต้การคาดการณ์ความไม่แน่นอน เกือบ 1800ปัญหาถูกเรียกใช้โดยใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ ผลแสดงว่า อัลกอริทึมที่โดดเด่นภายใต้ขอบฟ้าคงไม่อาจทำงานเป็นอย่างดีภายใต้ขอบเขตกลิ้ง นอกจากนี้ยัง ได้ยากเพื่อระบุอัลกอริทึมที่ทำงานได้ดีภายใต้สถานการณ์ทั้งหมด ดังนั้นการพัฒนาประสิทธิภาพ และประสิทธิผลรุกอาจเป็นประโยชน์ในการแก้ปัญหาขอบฟ้ากลิ้ง นอกจากนี้ยังปรากฏที่เพิ่มการวางแผนภายใต้แผนกลิ้งไม่มีประโยชน์ใด ๆ การพยากรณ์เพิ่มเติมความไม่แน่นอนอาจไม่อย่างมีนัยสำคัญต่อการทำงานของอัลกอริทึม และในบางกรณีอาจเป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ดีที่สุดของความรู้ของเราในการวิจัยปัญหาการวางผังโรงงานแบบไดนามิก (DPLP) สันนิษฐานว่าขอบฟ้าวางแผนจะ
คงที่และที่กระแสวัสดุที่เป็นที่รู้จักกันด้วยความมั่นใจ แต่ในทางปฏิบัติหลาย บริษัท ใช้กลิ้งอันไกลโพ้นของการวางแผน นอกจากนี้
พวกเขาต้องจัดการกับผลกระทบจากความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ กระดาษนี้ศึกษาประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม
ภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นคงที่และกลิ้งภายใต้ค่าใช้จ่ายในการขยับที่แตกต่างกันและความแปรปรวนไหลและภายใต้ความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ เกือบ 1800
ปัญหาได้รับการทำงานโดยใช้ขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกัน ผลปรากฏว่าอัลกอริทึมที่ครองภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นคงไม่อาจ
ทำงานได้ดีภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นกลิ้ง นอกจากนี้มันเป็นเรื่องยากที่จะระบุขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพได้ดีภายใต้ทุกสถานการณ์ ดังนั้น
การพัฒนาของการวิเคราะห์พฤติกรรมที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพอาจจะมีประโยชน์ในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นที่ขอบฟ้ากลิ้ง นอกจากนี้ยังปรากฏ
ว่าการเพิ่มขอบฟ้าวางแผนภายใต้แผนกลิ้งไม่ได้มีประโยชน์ใด ๆ การคาดการณ์ความไม่แน่นอนต่อไปอาจไม่ได้
ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมและในบางกรณีอาจจะเป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเรา การวิจัยในปัญหาแบบผังโรงงาน ( dplp ) สันนิษฐานว่าขอบฟ้าวางแผนคือคงที่และไหลวัสดุที่รู้จักกับความแน่นอน แต่ในทางปฏิบัติ หลาย บริษัท ใช้กลิ้งการวางแผนขอบเขต เพิ่มเติมพวกเขาต้องรับมือกับผลกระทบของความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ บทความนี้เป็นการศึกษาประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีภายใต้การแก้ไขและกลิ้ง ( ภายใต้ต้นทุนและความแปรปรวนแตกต่างกันการไหล และภายใต้ความไม่แน่นอนคาดการณ์ เกือบ 1800ปัญหาคือ วิ่งโดยใช้ขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน พบว่าอัลกอริทึมที่โดดเด่นภายใต้ขอบเขตอาจไม่คงที่ทำงานได้ดีภายใต้กลิ้งขอบเขต นอกจากนี้มันเป็นเรื่องยากที่จะระบุวิธีการที่แสดงได้ดีในทุกสถานการณ์ ดังนั้นการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล การวิเคราะห์พฤติกรรมที่อาจเป็นประโยชน์ในการรีดขอบฟ้าปัญหา นอกจากนี้ยังปรากฏว่า การวางแผนภายใต้ขอบฟ้ากลิ้งแผนไม่ได้ให้ประโยชน์ใด ๆ คาดว่าต่อไปอาจไม่แน่นอนมีผลต่อประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธี และในบางกรณีอาจเป็นประโยชน์