2 research outputs found
Recommended from our members
A strategic decision making model on global capacity management for the manufacturing industry under market uncertainty
Multi-national, large-scale and complex manufacturing systems, such as those for automotive manufacturers, often require a significant investment in production capacity, as well as great management efforts in strategic planning. Capacity-related investment decisions are often irreversible or prohibitively expensive and time-consuming to change once they are in place. Furthermore, such companies operate in uncertain business environments, which can significantly influence the optimal decisions and the systems’ performance. Therefore, a strategic question is how to globally and interactively set production resources for such systems so their optimal performance can be achieved under business uncertainty. Conventional optimisation models in this field often suffer from one or more drawbacks, such as deterministic styles, non-inclusive and non-comprehensive decision terms, non-integrated frameworks, non-empirical approaches, small size practices, local/non-global approaches or difficult-to-use methods/presentations. This research develops a new scenario-based multi-stage stochastic optimisation model, which is capable of designing and planning the production capacity for a multi-national complex manufacturing system over a long-term horizon, under demand and sales price uncertainty
Contribution to the development of efficient algorithms for solving complex single-objective and multi-objective optimization models
L’optimització en enginyeria de processos és un àrea molt estesa que ha anat evolucionant al llarg del temps i ha passat de ser una metodologia d'interès purament acadèmic a una tecnologia que té, i que contínua tenint, gran impacte en la indústria. En aquesta tesi ens hem centrat en el desenvolupament mètodes basats en dues eines típiques d'optimització: programació matemàtica i metaheurístiques. Els objectius d'aquesta tesi són: el primer és desenvolupar una metaheuristica híbrida per a l'optimització del disseny de cadenes de subministrament, d'un sol objectiu (cost o benefici), on tots els paràmetres són coneguts a priori; el segon és desenvolupar un algorisme efectiu per a reducció d'objectius facilitant la resolució de problemes multi-objectiu; i finalment s'han implementat una sèrie de millores en el mètode de la restricció èpsilon per millorar l'eficiència en la resolució de problemes multi-objectiu. Tots els algorismes presentats han estat comparats i avaluats amb els mètodes establerts per la literatura.La optimización en ingeniería de procesos es un área muy extensa que ha ido evolucionando a lo largo del tiempo y ha pasado de ser una metodología de interés puramente académico a una tecnología que tiene, y que continua teniendo, gran impacto en la industria. En esta tesis nos hemos centrado en el desarrollo de métodos basados en dos herramientas típicas de optimización: programación matemática y metaheurísticas. Los objetivos de esta tesis son: el primero es desarrollar una metaheuristica híbrida para la optimización del diseño de cadenas de suministro, de un solo objetivo (coste o beneficio), donde todos los parámetros son conocidos a priori; el segundo es desarrollar un algoritmo efectivo para la reducción de objetivos facilitando la resolución de problemas multi-objetivo; y finalmente se han implementado una serie de mejoras en el método de la restricción epsilon para mejorar la eficiencia en la resolución de problemas multi-objetivo. Todos los algoritmos presentados han sido comparados y evaluados con los métodos establecidos por la literatura.Optimization has become a major area in process systems engineering. It has evolved from a methodology of academic interest into a technology that has and continues to make significant impact in industry. In this thesis we have focused on development of tools based on two standard optimization methods: mathematical programming and metaheuristics. The objectives of this thesis are: firstly, the development of a hybrid metaheuristic for optimizing the design of supply chains, single objective (cost or benefit), where all parameters are known previously; secondly, the development of an effective algorithm for objective reduction facilitating the resolution of multi-objective problems; and finally, we improved the epsilon-constraint algorithm in multi-objective optimization. All the algorithms presented have been assessed with the methods established in the literature