Buffer allocation in stochastic flow lines via sample-based optimization with initial bounds


Weiss, Sophie ; Stolletz, Raik



DOI: https://doi.org/10.1007/s00291-015-0393-z
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00291-0...
Weitere URL: https://www.researchgate.net/publication/264808143...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2015
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: OR Spectrum
Band/Volume: 37
Heft/Issue: 4
Seitenbereich: 869-902
Ort der Veröffentlichung: Berlin ; Heidelberg
Verlag: Springer
ISSN: 0171-6468 , 1436-6304
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > ABWL u. Produktion (Stolletz 2010-)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Freie Schlagwörter (Englisch): Buffer allocation , Stochastic flow lines , Benders Decomposition , Sampling , Bounds
Abstract: The allocation of buffer space in flow lines with stochastic processing times is an important decision, as buffer capacities influence the performance of these lines. The objective of this problem is to minimize the overall number of buffer spaces achieving at least one given goal production rate. We optimally solve this problem with a mixed-integer programming approach by sampling the effective processing times. To obtain robust results, large sample sizes are required. These incur large models and long computation times using standard solvers. This paper presents a Benders Decomposition approach in combination with initial bounds and different feasibilitycutsfortheBufferAllocationProblem,whichprovidesexactsolutionswhile reducing the computation times substantially. Numerical experiments are carried out to demonstrate the performance and the flexibility of the proposed approaches. The numerical study reveals that the algorithm is capable to solve long lines with reliable and unreliable machines, including arbitrary distributions as well as correlations of processing times.




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