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Un modelo matemático de eventos discretos para la optimización de asignación de recursos: un estudio de caso de programación de vehículos en una intersección sin señales

Autores: Hou, Yunfeng; Mao, Yue; Zhang, Yanmei; Li, Qingdu; Ji, Yunfeng; Li, Wei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Aplicaciones industriales
Asignación de recursos
Objetivos de optimización
Libre de bloqueos
Eficiencia
Programación de vehículos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En las aplicaciones industriales, muchos sistemas presentan graves problemas de productividad debido a recursos limitados. Por lo general, la dinámica de asignación de recursos es inherentemente impulsada por eventos discretos, como la asignación de búfer en sistemas de líneas de producción. En este trabajo, desarrollamos un modelo matemático de eventos discretos para la optimización de asignación de recursos. En este trabajo, consideramos dos objetivos de optimización cruciales, por ejemplo, libres de bloqueos y eficiencia, que se originan de los requisitos reales del cliente. El objetivo principal es desarrollar un esquema de asignación de recursos para cumplir con el proceso de producción (sin bloqueos) garantizando que el costo del proceso se minimice. Como estudio de caso, consideramos el problema de programación de vehículos en una intersección sin señales. La intersección se divide en varios recursos de tráfico espaciales disjuntos, y los vehículos necesitan ocupar diferentes recursos de tráfico para pasar por la intersección. Por lo tanto, el problema de control de tráfico en la intersección sin señales se transforma en un problema de programación con restricciones de recursos limitados. Se desarrolla un enfoque de control en línea para programar vehículos para pasar por la intersección de manera segura y eficiente optimizando el orden de asignación de recursos. Los resultados de la simulación demuestran la eficiencia y robustez del modelo propuesto y del enfoque de optimización.

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