2004
DOI: 10.1016/s0098-1354(03)00165-0
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A mixed integer programming approach for scheduling commodities in a pipeline

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“…Na literatura, os problemas de planejamento são comumente resolvíveis por meio de abordagens exatas ou então por meio de abordagens aproximativas, havendo trabalhos que propõem a junção das duas abordagens em situações de ineficiência dos métodos exatos [1]. As abordagens exatas mais utilizadas para a resolução deste tipo de problema são os baseados em programação matemática, programação dinâmica e programação lógica por restrições (CLP) [1], [29]. Por sua vez, as abordagens aproximativas mais utilizadas referemse aos métodos heurísticos ou meta-heurísticos, com destaque às estratégias gulosas e algoritmos evolutivos (ex.…”
Section: Trabalhos Similaresunclassified
“…Na literatura, os problemas de planejamento são comumente resolvíveis por meio de abordagens exatas ou então por meio de abordagens aproximativas, havendo trabalhos que propõem a junção das duas abordagens em situações de ineficiência dos métodos exatos [1]. As abordagens exatas mais utilizadas para a resolução deste tipo de problema são os baseados em programação matemática, programação dinâmica e programação lógica por restrições (CLP) [1], [29]. Por sua vez, as abordagens aproximativas mais utilizadas referemse aos métodos heurísticos ou meta-heurísticos, com destaque às estratégias gulosas e algoritmos evolutivos (ex.…”
Section: Trabalhos Similaresunclassified
“…These can be viewed as product centric approaches that do not require the explicit definition of batches. Product centric mixed‐integer linear programming (MILP) models can also be found inside the decomposition approaches of Magatão and co‐workers and in the full‐space Resource‐Task Network continuous time and volume approach of Castro . In Castro, a collection of complex tasks and resources makes it possible to have multiple products inside a segment but not different batches of the same product, which may compromise feasibility.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…The optimization of the network consists in delivering products to different demand points with minimum operational costs (Magatão et al, 2004;Cafaro and Cerdá, 2004), and recent studies have been focused on the time delivery (Yongtu et al, 2012). Therefore, the objective is to deliver each product as fast as possible and the operational costs are represented as constraints.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%