文献

J-GLOBAL ID：201802244566992293   整理番号：18A0084133

相関不確実性の下でのデータ駆動ロバスト最適化:エチレンプラントにおける生産スケジューリングの事例研究【Powered by NICT】

Data-driven robust optimization under correlated uncertainty: A case study of production scheduling in ethylene plant

著者 (4件)： Zhang Yi (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Jin Xuanzhi (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Feng Yiping (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Rong Gang (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 109  ページ： 48-67  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続生産プロセスから発生する変動に対してヘッジするために,実用的な解は,古典的不確実性セットにより誘導されたロバストな最適化によって得ることができる。しかし,不確実性が接続されたプロセスと種々のランダム因子のために工業スケジューリング問題における相関した。不確実性の有効な情報を捕捉し,濃縮するために,コピュラは結合確率分布を推定し,不確実性の相互のシナリオをシミュレートするための紹介した。切削面は不確実性集合における不必要な不確実なシナリオを除去するために発生し,カットセットにより誘導された,ロバストな定式化は,保守性を低減し,スケジューリング解のロバスト性を改善するために提案した。エチレンプラントの現実世界でのプロセスを数値事例として紹介し,高次元データ駆動型不確実性集合を詳細に説明した。提案されたモデルは,保守性の低レベル以下で消費される燃料ガスの変動を制御することを証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スケジューリング ,  *ロバスト性 ,  確率分布 ,  定式化 ,  カットセット ,  気体燃料 ,  *事例研究 ,  *不確実性 ,  保全性 ,  *最適化
準シソーラス用語： 連続生産 ,  *生産スケジューリング ,  *エチレンプラント ,  *ロバスト最適化 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ駆動 ,  ロバスト最適化 ,  相関不確実性 ,  生産スケジューリング ,  コピュラ ,  燃料ガス

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 相関 ,  不確実性 ,  データ駆動 ,  ロバスト最適化 ,  エチレンプラント ,  スケジューリング ,  研究