Approximate dynamic programming: Lessons from the field

Powell, Warren B.

doi:10.1109/wsc.2008.4736069

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“…In order to improve the behaviour of the system or to predict the occurrence of influencing random events, several researchers recommended to add some optimization algorithms into the simulation process (Lim et al 2009;Powell 2005). In Wu et al (2003) and Powell (2008), the authors adopted the optimization simulation method and used rough dynamic programming to solve various optimization problems. They applied their method on the problem of the military air planes transport in the United States.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…Mixing these two techniques by using simulation-optimization approach can resolve this problem. The idea is to optimize simulation problems over time, by making decisions that takes into account the future situation of the system, Powell (2008) or by exploring the state space through the stochastic behaviour of the system (Wu et al 2003). In order to integrate this decision in the simulation, we have to answer several questions such as: (1) how to introduce the optimization algorithms and for which parameter?…”

Section: Simulation-optimizationmentioning

confidence: 99%

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Simulation and optimization of robotic tasks for UV treatment of diseases in horticulture

Mazar¹,

Sahnoun²,

Bettayeb³

et al. 2020

Oper Res Int J

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Robotization is increasingly used in the agriculture since the last few decades. It is progressively replacing the human workforce that is deserting the agricultural sector, partly because of the harshness of its activities and health risks they may present. Moreover, robotization aims to improve efficiency and competitiveness of the agricultural sector. However, it leads to several research and development challenges regarding robots supervision, control and optimization. This paper presents a simulation and optimization approach for the optimization of robotized treatment tasks using type-c ultraviolet radiation in horticulture. The optimization of tasks scheduling problem is formalized and a heuristic and a genetic algorithms are proposed to solve it. These algorithms are evaluated compared to an exact method using a multiagent-based simulation approach. The simulator takes into account the evolution of the disease during time and simulates the execution of treatment tasks by the robot.

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Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Section: Simulation-optimizationmentioning

confidence: 99%

Simulation and optimization of robotic tasks for UV treatment of diseases in horticulture

Mazar¹,

Sahnoun²,

Bettayeb³

et al. 2020

Oper Res Int J

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“…Além disso, a PDA inclui vários métodos e variações, uma vez que nenhum dos métodos é considerado geral o suficiente para ser aplicável a todos os problemas. Por isso, a escolha de uma modelagem em PDA é altamente dependente do problema [43].…”

Section: Programação Dinâmica Aproximadaunclassified

O problema de corte não-guilhotinado multiperíodo com sobras aproveitáveis

Romão¹

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ii Esta tese é dedicada aos meus pais, Maria do Carmo e Victorino, e a minha amada e eterna namorada Fabíola, que preenche minha vida com alegria e felicidade. iii iv AgradecimentosEm primeiro lugar, agradeço a Deus por todas as alegrias, pela saúde, força e determinação que me concedeu, para que conseguisse chegar até aqui. Agradeço também por sempre colocar pessoas tão especiais ao meu lado.Aos meus pais e irmãos por sempre acreditarem em mim e pelo apoio em todos os momentos. Sem vocês, nada disso seria possível. Aos meus pais, obrigado por toda a educação que recebi e pela oportunidade que me deram de realizar meus sonhos. Vocês são exemplos de vida para mim.A minha namorada Fabíola, por sempre acreditar em mim e me incentivar. Pelo companheirismo, paciência, amizade, amor e carinho. Sem ela esse trabalho e minha vida não seriam completos.Ao meu orientador Ernesto G. Birgin que colaborou de forma fundamental nesse trabalho, indicando sugestões que contribuíram de forma significativa. Obrigado pelos ensinamentos, atenção e dedicação ao longo deste trabalho.Aos meus amigos, agradeço por todos os momentos divertidos, de alegria e descontração. Obrigado por sempre torcerem pelo meu sucesso. Neste trabalho, estudamos o problema de corte bidimensional multiperíodo com sobras aproveitáveis, que consiste em cortar objetos grandes visando a produção de um conjunto de itens menores. Supomos um horizonte de planejamento finito com uma quantidade finita de períodos entre os tempos inicial e final. Primeiramente consideramos uma versão determinística em que conhecemos, à priori, os itens solicitados em uma ordem de trabalho e o custo dos objetos a cada período. Algumas das sobras geradas durante o processo de corte dos itens solicitados em um período podem ser utilizadas como objetos no futuro. As sobras que podem ser usadas no futuro são denominadas sobras aproveitáveis. De forma geral, uma sobra é considerada aproveitável se possui dimensões iguais ou superiores as de algum item de uma lista pré-definida para o período. O objetivo é minimizar o custo total dos objetos utilizados para satisfazer a ordem de trabalho dos itens solicitados de todo o horizonte considerado. Havendo soluções com o mesmo custo, desejamos encontrar aquela que, no fim do horizonte de tempo considerado, maximize o valor das sobras aproveitáveis remanescentes. Apresentamos uma modelagem matemática do problema usando uma formulação em dois níveis, que é transformada em um modelo de programação linear inteira mista, devido às características do problema. Considerando a dificuldade em resolver o modelo desenvolvido, apresentamos uma proposta de uma abordagem heurística baseada em Programação Dinâmica Aproximada (PDA) para lidar com o problema proposto. Outras opções baseadas em estratégias do tipo horizonte rolante e relax-and-fix também são consideradas. Consideramos também o cenário onde não conhecemos de antemão os itens da ordem de trabalho e o custo dos objetos, mas temos informações das distribuições de probabilidade de ambos. Nesse caso, apres...

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“…It offers a modeling framework that is extremely flexible, making it possible to combine the strengths of simulation with the intelligence of optimization (Powell, 2008). ADP does seem to be an attractive methodology for generating a good control policy for a complex production system.…”

Section: Ib Motivationmentioning

confidence: 99%

“…He also mentioned that approximate dynamic programming is typically very suitable for solving complex dynamic programming problems which cannot be handled by the backward recursion method (Powell, 2008) ; finally, Powell mentioned that there are three main perspectives associated with approximate dynamic programming:…”

Section: Iva3 Perspectives Of Adpmentioning

confidence: 99%

Production and inventory control in complex production systems using approximate dynamic programming.

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Approximate dynamic programming: Lessons from the field

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Simulation and optimization of robotic tasks for UV treatment of diseases in horticulture

Simulation and optimization of robotic tasks for UV treatment of diseases in horticulture

O problema de corte não-guilhotinado multiperíodo com sobras aproveitáveis

Production and inventory control in complex production systems using approximate dynamic programming.

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