A sample average approximation method for disassembly line balancing problem under uncertainty
Autor: | Mohand Lounes Bentaha, Alexandre Dolgui, Olga Battaïa |
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Přispěvatelé: | Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'optimisation des Systèmes (LIMOS), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation (DEMO-ENSMSE), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Henri Fayol, Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département d'Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC), Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO), Systèmes Logistiques et de Production (LS2N - équipe SLP ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes Logistiques et de Production (SLP ), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
Rok vydání: | 2014 |
Předmět: |
Product recovery
Mathematical optimization General Computer Science Computer science Monte Carlo sampling Monte Carlo method Sustainable manufacturing Stochastic programming L-shaped algorithm Line design Management Science and Operations Research Disassembly lines [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation Constraint (information theory) [SPI]Engineering Sciences [physics] Task (computing) Modeling and Simulation Line (geometry) Probability distribution Random variable |
Zdroj: | Computers and Operations Research Computers and Operations Research, Elsevier, 2014, Volume 51, pp.Pages 111-122. ⟨10.1016/j.cor.2014.05.006⟩ Computers and Operations Research, 2014, 51, pp.111-122. ⟨10.1016/j.cor.2014.05.006⟩ Computers and Operations Research, Elsevier, 2014, 51, pp.111-122. ⟨10.1016/j.cor.2014.05.006⟩ |
ISSN: | 0305-0548 1873-765X |
DOI: | 10.1016/j.cor.2014.05.006 |
Popis: | International audience; This paper considers a Disassembly Line Balancing Problem (DLBP) under uncertainty. Disassembly task times are assumed to be random variables with known probability distributions. To deal with this uncertainty, a stochastic program is developed. It both chooses the best disassembly alternative for an end of life product and assigns the corresponding disassembly tasks to the workstations of the line with the aim to minimize the line cost. The latter includes the operation costs for workstations as well as penalty costs generated by the cycle time constraint violations. AND/OR precedence constraints among tasks are observed. A proposed solution algorithm is capable of providing high quality solutions even for large scale problem instances. It integrates Monte Carlo sampling techniques with the L-shaped algorithm. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |