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 วิจัยในปัญหารูปแบบโรงงานแบบไดนามิก (DPLP) สันนิษฐานว่า การวางแผนได้รับการแก้ไข และที่เป็นที่รู้จักวัสดุ ด้วยความเชื่อมั่น แต่ในทางปฏิบัติ หลายบริษัทใช้กลิ้งขอบเขตการวางแผน ต่อไป พวกเขาต้องจัดการกับผลกระทบของความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ กระดาษนี้ตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมภาย ใต้ขอบเขตที่ถาวร และกลิ้ง ใต้ต่างขยับค่าใช้จ่ายและกระแสความแปรปรวน และภาย ใต้ความไม่แน่นอนการคาดการณ์ เกือบ 1800 ปัญหาถูกเรียกใช้โดยใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ ผลแสดงว่า อัลกอริทึมที่โดดเด่นภายใต้ขอบเขตที่ถาวรอาจไม่ทำงานเช่นใต้ฟ้ากลิ้ง นอกจากนี้ยัง ได้ยากเพื่อระบุอัลกอริทึมที่ทำงานได้ดีภายใต้สถานการณ์ทั้งหมด ดังนั้น การพัฒนาประสิทธิภาพ และประสิทธิผลรุกอาจเป็นประโยชน์ในการแก้ปัญหาขอบฟ้ากลิ้ง นอกจากนี้ยังปรากฏว่า การเพิ่มระดับการวางแผนภายใต้แผนกลิ้งไม่มีประโยชน์ใด ๆ การพยากรณ์เพิ่มเติมความไม่แน่นอนอาจไม่มากมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน ของอัลกอริทึม และ ในบางกรณีอาจเป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ดีที่สุดของความรู้ของเราในการวิจัยปัญหาการวางผังโรงงานแบบไดนามิก (DPLP) สันนิษฐานว่าขอบฟ้าการวางแผนการแก้ไขและว่ากระแสวัสดุที่เป็นที่รู้จักกันด้วยความมั่นใจ แต่ในทางปฏิบัติหลาย บริษัท ใช้กลิ้งอันไกลโพ้นของการวางแผน นอกจากนี้พวกเขาต้องจัดการกับผลกระทบจากความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ กระดาษนี้ศึกษาประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นคงที่และกลิ้งภายใต้ค่าใช้จ่ายในการขยับที่แตกต่างกันและความแปรปรวนไหลและภายใต้ความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ เกือบ 1800 ปัญหาได้รับการทำงานโดยใช้ขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกัน ผลปรากฏว่าอัลกอริทึมที่ครองภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นคงไม่อาจทำงานได้เป็นอย่างดีภายใต้ขอบเขตอันไกลโพ้นกลิ้ง นอกจากนี้มันเป็นเรื่องยากที่จะระบุขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพได้ดีภายใต้ทุกสถานการณ์ ดังนั้นการพัฒนาของการวิเคราะห์พฤติกรรมที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพอาจจะมีประโยชน์ในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นที่ขอบฟ้ากลิ้ง นอกจากนี้ยังปรากฏว่าการเพิ่มขอบฟ้าวางแผนภายใต้แผนกลิ้งไม่ได้มีประโยชน์ใด ๆ การคาดการณ์ความไม่แน่นอนต่อไปอาจไม่ได้ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมและในบางกรณีอาจจะเป็นประโยชน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเรา การวิจัยในปัญหาแบบผังโรงงาน ( dplp ) สันนิษฐานว่าขอบฟ้าวางแผนจะคงที่และไหลวัสดุที่รู้จักกับความแน่นอน แต่ในทางปฏิบัติ หลาย บริษัท ใช้กลิ้งการวางแผนขอบเขต ต่อไป พวกเขาต้องรับมือกับผลกระทบของความไม่แน่นอนในการคาดการณ์การไหลของวัสดุ บทความนี้ศึกษาประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีภายใต้คงที่และกลิ้ง ( ภายใต้ต้นทุนและความแปรปรวนแตกต่างกันการไหล และภายใต้ความไม่แน่นอนคาดการณ์ ปัญหาคือ วิ่งเกือบ 1800 ใช้ขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน พบว่าอัลกอริทึมที่โดดเด่นภายใต้การแก้ไขขอบเขตอาจไม่ทำงานได้ดีภายใต้กลิ้งขอบเขต นอกจากนี้มันเป็นเรื่องยากที่จะระบุวิธีการที่แสดงได้ดีในทุกสถานการณ์ ดังนั้น การพัฒนาประสิทธิภาพและประสิทธิผลการวิเคราะห์พฤติกรรมที่อาจเป็นประโยชน์ในการรีดขอบฟ้าปัญหา มันยังปรากฏว่า การวางแผนภายใต้ขอบฟ้ากลิ้งแผนไม่ได้ให้ประโยชน์ใด ๆ ความไม่แน่นอนคาดการณ์ต่อไปอาจจะไม่มีผลต่อประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธี และในบางกรณีอาจเป็นประโยชน์