Genetic algorithms for the scheduling of multiproduct batch plants within uncertain environment

This study addresses the problem of batch plant scheduling. In addition uncertainty on product demands is considered through probabilistic-based methods. In the resulting two-stage stochastic programming problem, the objective is to maximize an Expected Profit Value (EPV) while respecting a constraint forcing the makespan to be lower than a time horizon. A Genetic Algorithm (GA) is proposed for the solution of a multiproduct example. The variable encoding requires special attention. Computational tests are first carried out with a deterministic model to validate the GA efficiency. Then, different runs with different scenario sets highlight the existence of various solution classes, characterized by specific numbers of batches manufactured for each product. Further analysis finally enables to discuss if each schedule is really the best-fitted to the scenario set for which it has been determined

L 'huile de Bétique en Tingitane: hypothése d'une clienté le établie

Sin resume

Performance Analysis of Optimization Methods in PSE Applications. Mathematical Programming Versus Grid-based Multi-parametric Genetic Algorithms

Due to their large variety of applications in the PSE area, complex optimisation problems are of high interest for the scientific community. As a consequence, a great effort is made for developing efficient solution techniques. The choice of the relevant technique for the treatment of a given problem has already been studied for batch plant design issues. However,most works reported in the dedicated literature classically considered item sizes as continuous variables. In a view of realism, a similar approach is proposed in this paper, with discrete variables representing equipment capacities. The numerical results enable to evaluate the performances of two mathematical programming (MP) solvers embedded within the GAMS package and a genetic algorithm (GA), on a set of seven increasing complexity examples. The necessarily huge number of runs for the GA could be performed within a computational framework basedon a grid infrastructure; however, since the MP methods were tackled through single-computer computations, the CPU time comparison are reported for this one-PC working mode. On the one hand, the high combinatorial effect induced by the new discrete variables heavily penalizes the GAMS modules, DICOPTþþand SBB. On the other hand, the Genetic Algorithm proves its superiority, providing quality solutions within acceptable computational times, whatever the considered example

CARDONA (Barcelona). Nivelaciones (1812). 1:300

Manuscrito firmado y rubricado por el autor. A plumilla en tinta negra y coloreado a la acuarela en gris. Aparecen cuadrículas realizadas con lápiz azul y marrónEscala gráfica representativa expresada en varas de Burgos para la nivelación del terrenoRelación de edificios y sistema defensivo indicado mediante clave numéricaNota explicando cómo están medidas las bases y a qué pertenece cada escalaAl verso: "Cardona, Perfil de la Plaza y parte del terreno inmediato por la línea 1. 2. Ynvente. de 1848 y del 1850

Stratégies d'optimisation mixte en Génie des Procédés – Application à la conception d'ateliers discontinus

La conception d'ateliers discontinus implique généralement la résolution de problèmes d'optimisation non-linéaire en variables mixtes. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie adaptée pour leur traitement en évaluant les performances de deux méthodes déterministes de l'environnement GAMS et un algorithme génétique (AG), sur un jeu d'exemples de complexité croissante. Avec la formulation de Programmation Mathématique retenue, les résultats numériques vérifient l'efficacité de la méthode de Branch & Bound. Les solutions optimales fournissent une référence pour fixer des procédures appropriées de codage et de gestion des contraintes au sein de l'AG. Ainsi, les performances de ce dernier sont très satisfaisantes et valables pour le cas récurrent de problèmes où le critère est calculé par un simulateur. Puis le modèle initial est modifié pour traiter les mêmes problèmes en variables purement discrètes. L'AG reste aussi efficace alors que les méthodes déterministes sont dépassées par la combinatoire des problèmes. La stratégie est finalement validée sur un exemple de bioprocédés formulé de manière similaire

CARDONA (Barcelona). Mapas generales (1811). 1:1.840

Presenta la planta del perímetro de la villa y su castillo, comprendiendo parte del terreno circundante hasta una distancia aproximada de 1,5 kmManuscrito firmado y rubricado por el autorOrientado con lis en gráficoRelieve representado por sombreado y curvas de configuraciónManuscrito coloreado en verde, siena, carmín y grisSeñala los caminos que parten de la poblaciónRelación de los principales edificios de la ciudad, casas de labor situadas en las inmediaciones y accidentes geográficos más destacados, indicada por clave alfanuméric

CARDONA (Barcelona). Castillo de Cardona. Castillos (1813). 1:300

Manuscrito firmado y rubricado por el autor. A plumilla en tinta negra y coloreado a la acuarela en grisRelación de las dependencias y sistema defensivo indicado mediante clave alfabéticaNota: "Las alturas se expresan en pies de la marca de Burgos"Al verso: "Perfil del ancho del castillo de Cardona". 1813. Escala 1:300, Ponsich. Invent. de 1848 y del 1850. N 12. bis. Perfil 7. 8

CARDONA (Barcelona). Fortificaciones (1813). 1:300

Manuscrito firmado y rubricado por el autor. A plumilla en tinta negra y coloreado a la acuarela en siena, gris y carmínRelación del sistema defensivo indicado mediante clave alfabéticaAl verso: "Plano perfiles y elevaciones de la obra con casamata 1813 = Ponsich = 1:300

CARDONA (Barcelona). Fortificaciones (1813). 1:136

Manuscrito firmado y rubricado por el autor. A plumilla en tinta negraRelación de las obras proyectadas indicadas mediante clave alfabéticaFigura además el plano de las obras bajas, o casamatas a pruebaAl verso: "Plaza de Cardona. Borradores pertenecientes a la obra de las Casmatas. Plano y vista de la Casamata 1813. Ponsich. Escala 1: 165 Invent. de 1848 y 1850 N 24