Multi-objective biopharma capacity planning under uncertainty using a flexible genetic algorithm approach

This paper presents a flexible genetic algorithm optimisation approach for multi-objective biopharmaceutical planning problems under uncertainty. The optimisation approach combines a continuous-time heuristic model of a biopharmaceutical manufacturing process, a variable-length multi-objective genetic algorithm, and Graphics Processing Unit (GPU)-accelerated Monte Carlo simulation. The proposed approach accounts for constraints and features such as rolling product sequence-dependent changeovers, multiple intermediate demand due dates, product QC/QA release times, and pressure to meet uncertain product demand on time. An industrially-relevant case study is used to illustrate the functionality of the approach. The case study focused on optimisation of conflicting objectives, production throughput, and product inventory levels, for a multi-product biopharmaceutical facility over a 3-year period with uncertain product demand. The advantages of the multi-objective GA with the embedded Monte Carlo simulation were demonstrated by comparison with a deterministic GA tested with Monte Carlo simulation post-optimisation

Proceedings / 17. Workshop Computational Intelligence [Elektronische Ressource] : Dortmund, 5. - 7. Dezember 2007

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 17. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 5. – 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“ entstand 2005 aus den bisherigen Fachausschüssen „Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“ (FA 5.21) sowie „Fuzzy Control“ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für • Fuzzy-Systeme, • Künstliche Neuronale Netze, • Evolutionäre Algorithmen und • Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. Hüllermeier, M. Mernberger (Philipps-Universität Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (Universität Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. Rügheimer (OvG-Universität Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen für humanoide Roboter: Anforderungen, Überblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Universität Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur für humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Überwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (Universität Osnabrück): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. Schneegaß, A. Schäfer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration für Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-Universität Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. Süß, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem Evolutionären Algorithmus GLEAM M. Preuß, B. Naujoks (Universität Dortmund): Evolutionäre mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhängenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. Preuß (Universität Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten Flüssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (Universität Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestützten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (Universität Dortmund): Evolutionäre Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy c–Means Clustering Model Using a Multi–Objective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-Universität Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Überblick D. Gamrad, D. Söffker (Universität Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und Betriebsführung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische Universität Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine „Bildergeschichte“ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische Universität Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-Universität Magdeburg): Visualisierung temporaler Abhängigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH Südwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): Künstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von großflächig gekrümmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karte

AN ASSESSMENT OF THE EFFICACY AND COST OF ALTERNATIVE CARBON MITIGATION POLICIES FOR THE STATE OF INDIANA

A nation-wide climate policy targeting the power sector might lead to dramatic changes to Indiana\u27s electricity generation system. This is because Indiana relies heavily on coal as its primary source for electricity generation and coal is much more carbon-intensive than other fossil fuels. In the possible event that Indiana will have to take action on carbon mitigation, for example because of a national climate policy in the future, it is important for state policymakers to understand the costs and efficacy of alternative strategies. In addition, assessing the impacts of the policy alternatives on Indiana serves as guidance for the national policy design process regarding the subnational impacts

Control of free-ranging automated guided vehicles in container terminals

Container terminal automation has come to the fore during the last 20 years to improve their efficiency. Whereas a high level of automation has already been achieved in vertical handling operations (stacking cranes), horizontal container transport still has disincentives to the adoption of automated guided vehicles (AGVs) due to a high degree of operational complexity of vehicles. This feature has led to the employment of simple AGV control techniques while hindering the vehicles to utilise their maximum operational capability. In AGV dispatching, vehicles cannot amend ongoing delivery assignments although they have yet to receive the corresponding containers. Therefore, better AGV allocation plans would be discarded that can only be achieved by task reassignment. Also, because of the adoption of predetermined guide paths, AGVs are forced to deploy a highly limited range of their movement abilities while increasing required travel distances for handling container delivery jobs. To handle the two main issues, an AGV dispatching model and a fleet trajectory planning algorithm are proposed. The dispatcher achieves job assignment flexibility by allowing AGVs towards to container origins to abandon their current duty and receive new tasks. The trajectory planner advances Dubins curves to suggest diverse optional paths per origin-destination pair. It also amends vehicular acceleration rates for resolving conflicts between AGVs. In both of the models, the framework of simulated annealing was applied to resolve inherent time complexity. To test and evaluate the sophisticated AGV control models for vehicle dispatching and fleet trajectory planning, a bespoke simulation model is also proposed. A series of simulation tests were performed based on a real container terminal with several performance indicators, and it is identified that the presented dispatcher outperforms conventional vehicle dispatching heuristics in AGV arrival delay time and setup travel time, and the fleet trajectory planner can suggest shorter paths than the corresponding Manhattan distances, especially with fewer AGVs.Open Acces

Pilotage optimal des utilités industrielles : méthodologie et processus décisionnel reposant sur le formalisme ERTN

Longtemps considérée comme un objectif secondaire, la gestion optimale des utilités (énergie, eau, etc.) sur les sites industriels est désormais un enjeu économique et environnemental majeur. Outre la dynamique importante du marché des combustibles et les quotas d’émissions de CO2, les sites industriels doivent faire face à de nombreuses contraintes d’ordre technique, organisationnel et réglementaire. Dans le même temps, les exploitants cherchent à tirer profit des opportunités de valorisation économique des flux énergétiques co-produits proposées par le marché. Des outils logiciels qualifiés de Systèmes de Management de l'Energie (SME) sont proposés aux industriels pour faciliter la gestion de ces systèmes multifactoriels. Actuellement, la plupart des applications disponibles sur le marché proposent essentiellement des fonctions de suivi en temps-réel (visualisation, évaluation d’indicateurs de performance). S’il s’agit d’une première étape, la variabilité des besoins et les contraintes opérationnelles des équipements ont fait naître le besoin d’anticiper et de planifier la production des utilités pour optimiser la performance industrielle. Inclure un outil d’optimisation des flux au sein des SME de nouvelle génération permet de proposer de véritables solutions d'aide à la décision pour le pilotage et le contrôle de performance des systèmes industriels. L’introduction d’une telle fonction nécessite la mise en place d’un « jumeau numérique » de l’unité considérée. Du point de vue des développeurs de solutions, un des enjeux est de disposer d’outils de modélisation des processus de production, généraux et flexibles, qui leur permettent de réduire les temps de développement des applications tierces. C’est précisément dans cet objectif que ces travaux de thèse ont été menés. Si le modèle exécutable au cœur de l’application s’appuie sur une formulation de Programmation Linéaire Mixte (PLM), un des principes fondateurs de ces travaux est de proposer aux développeurs un modèle graphique formel de description de tout système de production. Ce niveau d’abstraction fait l’interface entre la représentation « métier » et le modèle exécutable et évite en grande partie la réécriture des équations fondamentales communes à tout processus industriel. Cette approche conceptuelle qui se veut la plus générique possible, est mise en œuvre grâce au formalisme Extended Resource-Task Network (ERTN) Sur le plan pratique, ces concepts ont été intégrés à des composants logiciels permettant le prototypage rapide et le développement d’applications dédiées au pilotage et à l’analyse de la performance des systèmes énergétiques. La pertinence et l’applicabilité des outils développés dans cette thèse ont été prouvées par leur mise en application sur différentes unités industrielles réelles, dont la centrale d’utilités d'un site de pétrochimie-raffinage en France. Ce site, dont la partie production d'utilités est composée de plus de 50 équipements de production, possède aussi la plus grande unité française de cogénération (d'une puissance de 250 mégawatts électriques

The Music Sound

A guide for music: compositions, events, forms, genres, groups, history, industry, instruments, language, live music, musicians, songs, musicology, techniques, terminology , theory, music video. Music is a human activity which involves structured and audible sounds, which is used for artistic or aesthetic, entertainment, or ceremonial purposes. The traditional or classical European aspects of music often listed are those elements given primacy in European-influenced classical music: melody, harmony, rhythm, tone color/timbre, and form. A more comprehensive list is given by stating the aspects of sound: pitch, timbre, loudness, and duration. Common terms used to discuss particular pieces include melody, which is a succession of notes heard as some sort of unit; chord, which is a simultaneity of notes heard as some sort of unit; chord progression, which is a succession of chords (simultaneity succession); harmony, which is the relationship between two or more pitches; counterpoint, which is the simultaneity and organization of different melodies; and rhythm, which is the organization of the durational aspects of music