Models and algorithms for capacitated lot sizing problems in petrochemical industries

• Auteur / Autrice : Xiao Liu
• Direction : Chengbin Chu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et sûreté des systèmes
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation dynamique

Gestion des stocks

Production -- Planification

Résumé

Dans cette thèse, nous développons des approches pour résoudre des problèmes de regroupement des besoins (ou de constitution de lots) en mono-produit et à capacité limitée rencontrés en particulier dans les industries pétrochimiques. Nous définissons et généralisons d’abord des modèles de regroupement de besoins aux cas les plus généraux avec des fonctions coût les plus générales. Nous avons démontré une condition nécessaire et suffisante pour que le problème admette une solution réalisable. Lorsqu’une solution réalisable existe, nous proposons des méthodes de programmation dynamique pseudo-polynomiales pour le résoudre. La complexité temporelle et la complexité spatiale ont été analysées. Puis, un modèle avec capacité de stockage et ventes perdues et avec coûts linéaires est considéré. Nous avons proposé des méthodes polynomiales pour le cas « stockout » et le cas conservation. Ces résultats sont ensuite généralisés aux fonctions coût concaves. Un algorithme polynomial basé sur des nouvelles propriétés est développé pour le modèle de stockout. Enfin, en analysant la planification d’approvisionnement en pétrole brut pour la chaîne logistique distribuée avec fournisseurs multiples et raffineries (clients) multiples, nous avons établi un modèle multi-objectif de planification. Les résultats numériques montrent que l’approche proposée est efficace, qui peut non seulement planifier l’approvisionnement de manière efficace, minimiser le temps de cycle de la chaîne logistique mais aussi choisir les fournisseurs et optimiser la configuration des ressources

This thesis develops and investigates approaches to solve classical and practical single item capacitated lot sizing problems in petrochemical industries. We first define and extend single item capacitated lot sizing models to the most general cases, where both backlogging and lost sales are permitted. The model with the most general cost functions is formulated. We prove a necessary and sufficient condition for there to be a feasible solution and how that this condition can be checked in polynomial time to compute actual bounds on inventory and backlogging levels. If feasible solutions exist, we develop pseudo-polynomial dynamic programming methods. Theoretical analyses in computational complexity and memory complexity are given. Then, a single item dynamic lot sizing model with bounded inventory and lost sales is examined. Polynomial time approaches are proposed both for stockout model and conservation model with computational results. Subsequently, we extend a concave cost single item economic lot sizing model with bounded inventory and lot sales. A strongly polynomial algorithm is developed based on new properties for the stockout model. Finally, by analysing the crude oil procurement planning for distributed supply chain with multi-suppliers and multi-refineries, a multi-objective procurement planning model is established. Numerical experiments demonstrate that the approach proposed is efficient and applicable, which can not only make effective procurement planning, minimize the cycle time of the supply chain, but also choose the suppliers and optimize the configuration of resources