به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

optimization

در نشریات گروه مدیریت
تکرار جستجوی کلیدواژه optimization در نشریات گروه علوم انسانی
  • میثم امینی، عزت الله اصغری زاده*، جاوید قهرمانی نهر
    مقدمه و اهداف

    برنامه ریزی تولید، زمان بندی و توالی، هسته اصلی عملکرد شرکت های تولیدی را تشکیل می دهد. تقاضاهای جدید و در حال تغییر بازار، تولید را به یک چالش تبدیل می کند، زیرا شرکت ها باید با استفاده از حداقل منابع ممکن، محصولاتی با کیفیت بالا ارائه کنند و به تقاضاهای غیر قطعی بازار پاسخ دهند. بنابراین نیاز به برنامه ریزی، زمان بندی و توالی تولید کارآمد به یک حوزه تحقیقاتی بسیار مهم برای شرکت ها و محققان در دهه های اخیر تبدیل شده است. در این مقاله به مدل سازی و حل یک مسئله برنامه ریزی تولید و زمان بندی ارتباط انسان-ربات در شرایط فازی پرداخته شده است. مدل ارائه شده به دنبال تصمیماتی همچون مقدار بهینه تولید، تخصیص انسان-ربات به تولید محصولات در هر خط، زمان بندی پردازش و تولید محصولات می باشد. برای دستیابی به تصمیمات یکپارچه برنامه ریزی تولید و زمان بندی ارتباط انسان-ربات سه تابع هدف بیشینه سازی ارزش خالص فعلی، کمینه سازی حداکثر زمان اتمام تولید محصولات و کمینه سازی مجموع زمان زودکرد و دیرکرد در نظر گرفته شده است.

    روش ها

    از آنجایی که مقدار تقاضا و زمان پردازش به عنوان پارامترهای غیرقطعی در این مسئله مطرح هستند، از روش برنامه ریزی فازی بدبینانه برای مواجهه با این پارامترها و برای حل مدل سه هدفه از روش اپسیلون محدودیت، الگوریتم ژنتیک با مرتب سازی نامغلوب 2 (NSGA-II)، بهینه سازی ازدحام ذرات چندهدفه (MOPSO) و بهینه سازی وال چندهدفه (MOWOA) استفاده شده است. از این رو برای حل مسئله در سایز کوچک و تحلیل حساسیت مدل ریاضی از روش اپسیلون محدودیت استفاده شده است و برای حل مسئله در سایزهای بزرگتر از الگوریتم های فرا ابتکاری بهره گرفته شده است.

    یافته ها

    تحلیل مدل ریاضی در شرایط عدم قطعیت نشان می دهد که با کاهش مقدار حداکثر زمان اتمام تولید محصولات، مقدار ارزش خالص فعلی و همچنین مجموع زمان زودکرد و دیرکرد کاهش یافته است. کنترل مدل با استفاده از روش برنامه ریزی فازی و استفاده از نرخ عدم قطعیت نیز نشان می دهد که افزایش این پارامتر، منجربه کاهش ارزش خالص فعلی و افزایش حداکثر زمان اتمام تولید محصولات شده است. با تحلیل مثال های عددی مختلف در اندازه های مختلف نیز مشاهده می گردد که کیفیت جواب های تولید شده توسط الگوریتم های MOWOA، NSGA-II و MOPSO بالاتر از روش اپسیلون محدودیت می باشد. به طوری که در بین این الگوریتم ها، MOWOA بیشترین تعداد جواب کارا را با کمترین شاخه فاصله متریک و فاصله از نقطه ایده آل کسب کرده است.

    نتیجه گیری

    تحلیل ها نشان می دهد که بیشترین مقدار مجموع زمان زودکرد و دیرکرد زمانی رخ می دهد که مقدار نرخ عدم قطعیت برابر با 0.5 باشد. همچنین با انجام تحلیل حساسیت بر روی نرخ بهره بانکی مشاهده گردید که با افزایش 4 درصد در نرخ بهره بانکی، مقدار ارزش خالص فعلی، 15.68 درصد کاهش یافته است. مقدار نرخ بهره بانکی تاثیری بر روش مقدار حداکثر زمان اتمام تولید محصولات و مجموع زمان زودکرد و دیرکرد نداشته است. تحلیل مثال های عددی با اندازه های مختلف نیز نشان داد که روش اپسیلون محدودیت توانایی حل مثال های عددی با اندازه ای بزرگ را نداشته است و کیفیت جواب های حاصل از الگوریتم های فرا ابتکاری بالاتر از روش دقیق بوده است. همچنین تعداد جوب های کارا، بیشترین گسترش و زمان حل در الگوریتم های فرا ابتکاری بهتر از روش اپسیلون محدودیت بوده است. در بین الگوریتم های فرا ابتکاری نیز MOWOA کارایی مناسب تری نسبت به دیگر روش های حل داشته است.

    کلید واژگان: برنامه ریزی تولید، زمان بندی ارتباط انسان-ربات، عدم قطعیت، الگوریتم های فراابتکاری، بهینه سازی
    Meysam Amini, Ezzatollah Asgharizadeh *, Javid Ghahremani-Nahr
    Introduction

    Production planning, scheduling, and sequencing form the core functions of manufacturing companies. The evolving and fluctuating market demands have turned production into a challenge, as companies must deliver high-quality products using minimal resources while responding to uncertain market demands. Therefore, the need for efficient production planning, scheduling, and sequencing has become a crucial research area for both companies and researchers in recent decades. This paper addresses the modeling and solution of a production planning and scheduling problem related to human-robot collaboration under fuzzy conditions. The proposed model aims to determine optimal decisions such as production quantity, human-robot allocation for product manufacturing on each line, processing time, and product production scheduling. To achieve integrated decisions for production planning and scheduling in human-robot collaboration, three objective functions are considered: maximizing the net present value, minimizing the maximum completion time of product manufacturing, and minimizing the total early and tardy times.

    Methods

    Since demand quantity and processing time are considered uncertain parameters in this problem, a pessimistic fuzzy programming approach is used to handle these parameters. To solve the three-objective model, the epsilon-constraint method, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), and Multi-objective Whale Optimization Algorithm (MOWOA) are applied. Thus, for solving the problem in small sizes and performing sensitivity analysis of the mathematical model, the epsilon-constraint method is used, while for solving larger-sized problems, metaheuristic algorithms are employed.

    Results and Discussion

    The analysis of the mathematical model under uncertainty reveals that reducing the maximum completion time of product manufacturing decreases both the net present value and the total early and tardy times. Controlling the model using fuzzy programming and the uncertainty rate also shows that increasing this parameter leads to a reduction in net present value and an increase in the maximum completion time of product manufacturing. Furthermore, analyzing various numerical examples of different sizes indicates that the solution quality of the MOWOA, NSGA-II, and MOPSO algorithms is superior to that of the epsilon-constraint method. Among these algorithms, MOWOA achieves the highest number of efficient solutions with the smallest branch distance metric and the shortest distance from the ideal point.

    Conclusion

    The analyses indicate that the highest total early and tardy times occur when the uncertainty rate is set at 0.5. Additionally, sensitivity analysis of the bank interest rate shows that a 4% increase in the interest rate results in a 15.68% reduction in the net present value. The bank interest rate has no impact on the maximum completion time of product manufacturing or the total early and tardy times. The analysis of numerical examples with various sizes also demonstrates that the epsilon-constraint method is incapable of solving larger numerical examples, and the quality of the results obtained from metaheuristic algorithms is superior to that of the exact method. Moreover, the number of efficient solutions, the widest spread, and the solution time are better in the metaheuristic algorithms than in the epsilon-constraint method. Among the metaheuristic algorithms, MOWOA exhibits superior performance compared to other solution methods.

    Keywords: Production Planning, Scheduling, Human-Robot Collaboration, Uncertainty, Metaheuristic Algorithms, Optimization
  • Masoumeh Lajevardi, Mehrdad Nikbakht *, Omid Boyer Hassani, Reza Tavakkoli Moghaddam

    Industry 4.0 includes an important regeneration of production and management systems within manufacturing, where the majority of the procedures will be entirely or partially automated. However, there are insufficient research studies related to machines tool operation optimization considering the effective criteria for reliability in industry 4.0 to enable plants to measure their own conditions and to make future strategies for their activities in this field. Thus, this article proposes a decision-making model using a combination of DEMATEL, ANP and Shannon Entropy, and VIKOR methods with fuzzy features in cellular production systems, considering the effective criteria for reliability in Industry 4.0. Use of fuzzy features aims to bring the problem closer to the real world in this study. The efficiency of proposed model has been validated in a large automotive parts manufacturing plant as a case study. Based on the results, the most critical machine in the category of automatic lathe machines is Machine3, and the ordinary lathe machines is Machine31.  Sensitivity analysis shows that changing the weights of criteria affects the individual prioritization of machines but does not have any impact on their overall prioritization. This prioritization has a high level of alignment in terms of priority and accuracy with the perspectives of experts and decision-making teams. The selected critical machine is a sensitive machine in plant and cannot be replaced throughout its equipment lifetime. Finally, practical recommendations for Machines Tool Operation Optimization have been provided in Industry 4.0.

    Keywords: Machine Tool, Operation, Optimization, Reliability, Industry 4.0
  • رضا گودرزی*

    هدف از اجرا تحقیق حاضر بررسی رابطه میان راهبردهای خود مدیریتی با رفتارهای نوآورانه در تدریس معلمان شاغل در مدارس غیرانتفاعی بود.روش تحقیق توصیفی-همبستگی بود.جامعه آماری تحقیق را معلمان شاغل در مدارس غیرانتفاعی شهرستان خوی به تعداد 177نفر تشکیل دادند.تعداد 121 نفر به روش نمونه گیری تصادفی ساده به عنوان نمونه آماری انتخاب شدند.ابزار گردآوری داده ها پرسشنامه های استاندارد خودمدیریتی (Feround&Baltz,1992) و رفتارهای نوآورانه در تدریس (Johnson,2014) بودند.جهت سنجش روایی ابزار تحقیق از روایی صوری و محتوایی و جهت سنجش پایایی ابزار تحقیق از ضریب آلفای کرونباخ استفاده شد.جهت تحلیل داده ها از آمارهای توصیفی و استنباطی با استفاده از نرم افزار آماری Spss استفاده شد. یافته های تحقیق نشان داد میان راهبردهای خود مدیریتی و تمامی ابعاد آن با رفتارهای نوآورانه در تدریس معلمان رابطه مثبت و معناداری وجود دارد. نتایج تحقیق نشان داد که مولفه راهبرد انتخابی بیشترین و مولفه بهینه سازی کمترین میزان ارتباط را با رفتارهای نوآورانه داشتند.

    کلید واژگان: راهبردهای خودمدیریتی، رفتارهای نوآورانه در تدریس، راهبرد انتخابی، بهینه سازی
    Reza Godarzi *

    The purpose of the present study was to investigate the relationship between self-management strategies and innovative behaviors in teaching of teachers working in non-profit schools. The research method was descriptive-correlation. The statistical population of the study consisted of 177 teachers working in non-profit schools in Khoy city. 121 people were selected as a statistical sample by simple random sampling. The data collection tools were standard self-management questionnaires (Feround & Baltz, 1992) and innovative behaviors in teaching (Johnson, 2014). To measure the validity of the research tool, face and content validity were used, and to measure the reliability of the research tool, Cronbach's alpha coefficient was used. Descriptive and inferential statistics were used to analyze the data using SPSS statistical software. The research findings showed that there was a significant relationship between self-management strategies and all its dimensions with innovative behaviors. There is a positive and significant relationship between innovative behavior in teachers' teaching. The results of the study showed that the selective strategy component had the highest and the optimization component the lowest relationship with innovative behavior.

    Keywords: Self-Management Strategies, Innovative Behavior In Teaching, Selective Strategy, Optimization
  • Mehdi Sohanian, Reza Ehteshamrasi *, Reza Radfar

    The supply chain of perishable products has high complexity due to the short lifespan of the products. For this reason, it is necessary to evaluate various issues in the supply chain such as location, inventory and logistics in an integrated manner by using flexible tools. The purpose of this research is to present an optimization approach based on event-factor-based discrete hybrid simulation for the integrated optimization of facility location, inventory control, fleet composition and routing in the supply chain of perishable products.The optimization process is performed using meta-heuristic algorithms. In order to conduct a case study, the supply chain of one of the largest producers of dairy products in the country has been considered, and due to the high demand and production of ice cream, this product has been considered as a perishable product of the supply chain. The results show that the integrated optimization of the research topic leads to a significant improvement in product waste, reducing the time of processing and delivering orders, and reducing the number of fleets.

    Keywords: Supply Chain, Perishable, Factor-Based Modeling, Discrete Event Simulation, Optimization, Meta-Heuristic
  • محمد صفری، ایرج مهدوی*، جواد رضائیان
    خدمت نوین خود-جمع آوری در لجستیک شهری  به عنوان جایگزینی برای تحویل درب-به-درب با مزایای محیط زیستی و اجتماعی مطرح است. هدف این تحقیق،  بررسی میزان آگاهی جمعیت از خدمت نوین خود-جمع آوری در تحویل سفارشات با استفاده از تهیه پرسشنامه و مصاحبه با ساکنین شهر تهران، تعیین عوامل موثر بر انتخاب این خدمت از سوی مشتریان و  بررسی نحوه ارتباطات این عوامل با یکدیگر با به کارگیری رویکرد DANP فازی و نهایتا ارائه یک مدل ریاضیاتی جهت پوشش دهی مراکز خود-جمع آوری در یک شبکه لجستیک شهری با هدف کمینه سازی میزان مسافت پیموده شده توسط مصرف کنندگان می باشد. یافته های پژوهش حاکی از این موضوع می باشد که سطح آگاهی جمعیت در ایران از خدمت خود-جمع آوری بسیار پایین بوده است. با این حال، افزایش قابل توجه علاقه مندی جمعیت به این سرویس در صورت نزدیکی مکان های تحویل، نشان از پتانسیل بالا این ابتکار نوین دارد. همچنین، تجزیه و تحلیل داده ها نشان می دهد که معیار های 1-نزدیکی مکان های خود-جمع آوری به مشتریان، 2-تفاوت هزینه میان دو خدمت تحویل درب-به-درب و خود-جمع آوری و همچنین 3-کیفیت خدمات ارائه شده در این مراکز تاثیر به سزایی در پیشبرد این ابتکار جدید دارد. در نهایت، آگاهی بخشی و آموزش عمومی درباره مزایای زیست محیطی و اقتصادی این خدمت نوین، نقشه برداری از عادات خرید مشتریان و شناسایی نقاط استراتژیک، ارائه انگیزه های مالی و تخفیفاتی و  ارتقاء کیفیت خدمات به منظور افزایش پذیرش خدمت خود-جمع آوری از سوی مشتریان که منجر به بهبود عملکرد شبکه لجستیک شهری می باشد، را توصیه می نماید.
    کلید واژگان: جمع سپاری، لجستیک جمعی، تحویل محلی، خود-جمع آوری، بهینه سازی، تصمیم گیری چند معیاره
    Mohammad Safari, Iraj Mahdavi *, Javad Rezaeian
    The innovative self-collection service in urban logistics is proposed as an alternative to door-to-door delivery, offering environmental and social benefits. This research aims to investigate the level of awareness among the population regarding the new self-collection service for order deliveries by preparing a questionnaire and conducting interviews with residents of Tehran. It also aims to identify the factors influencing customers' choice of this service and to examine the relationships between these factors using the fuzzy DANP approach. Ultimately, the research seeks to present a mathematical model for covering self-collection centers within an urban logistics network, aiming to minimize the distance traveled by consumers. The study's findings indicate that the awareness of the self-collection service among the population in Iran is very low. However, there is a significant increase in the population's interest in this service when the collection points are located nearby, demonstrating the high potential of this innovative initiative. Furthermore, data analysis reveals that the criteria of 1) proximity of self-collection locations to customers, 2) cost differences between door-to-door delivery and self-collection services, and 3) the quality of services provided at these centers play a crucial role in advancing this new initiative. Finally, the research recommends public awareness and education about the environmental and economic benefits of this new service, mapping consumer purchasing habits, identifying strategic points, providing financial incentives and discounts, and enhancing service quality to increase customer acceptance of self-collection services, which will lead to improved performance of the urban logistics network.
    Keywords: Crowdsourcing, Crowd Logistics, Local Deliver, Self-Collection, Optimization, Multi-Criteria Decision-Making
  • جواد حسین زاده، فرید احمدی*، هاشم کلب خانی
    هدف

    هدف اصلی این پژوهش، تعیین جایگاه کشورها به لحاظ آمادگی کشورها در مواجهه با انقلاب صنعتی چهارم است. این پژوهش سعی دارد با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی، شامل خوشه بندی و طبقه بندی، مدلی آینده پژوهانه را ارائه دهد که بتواند حرکت کشورها به سمت فناوری های صنعت 4.0 را پیش بینی کند.

    روش شناسی:

     در این پژوهش از الگوریتم خوشه بندی چگالی سریع (FDC) برای تقسیم کشورها به خوشه های مجزا و سپس از الگوریتم های kNN و SVM  برای مدل سازی و پیش بینی حرکت کشورها به دیگر دسته ها استفاده شده است. هم چنین از الگوریتم های هوش جمعی برای بهینه سازی عملکرد الگوریتم ها بهره گرفته شده است.

    یافته ها و نتایج

    تشکیل یک شاخص ترکیبی برای دسته بندی کشورها و پیش بینی حرکت آن ها به سمت صنعت 4.0 از دستاوردهای این پژوهش است. در این پژوهش، کشورها بر اساس میزان آمادگی در مواجهه با انقلاب صنعتی چهارم، به سه خوشه بالغ، در حال رشد و کمتر بالغ افراز گردیده و ویژگی ها و روند حرکتی هر خوشه تبیین شد. بهینه سازی الگوریتم های kNN و SVM باعث بهبود عملکرد آن ها نسبت به سایر الگوریتم ها انجام شد.

    نتیجه گیری

    عملکرد بهتر شاخص ترکیبی پیشنهادی نسبت به الگوریتم های مشابه دیگر، نشان از اثربخشی روش پیشنهادی در پیش بینی حرکت کشورها به سمت فناوری های صنعت 4.0 دارد. با شناسایی خوشه ایران و رتبه کل و رتبه در هر یک از زیرشاخص ها، الگوی حرکتی ایران و پیشنهادات برای ارتقا ارائه شد. موضوعی که می تواند ضمن ارتقای آمادگی فناوری محور کشور به ارتقای قدرت و جایگاه ایران اسلامی در حوزه های مختلف از جمله حوزه دفاع و امنیت ملی یاری رساند.

    کلید واژگان: انقلاب صنعتی چهارم، بهینه سازی، خوشه بندی، طبقه بندی
    Javad Hosseinzadeh, Farid Ahmadi *, Hashem Kalbkhani
    Objectives

    The main goal of this research is to assess the readiness of countries for the Fourth Industrial Revolution. The study aims to provide a model using artificial intelligence algorithms, such as clustering and classification, to predict the movement of countries towards Industry 4.0.

    Methodology

    The research utilizes fast-density clustering (FDC) to categorize countries into distinct clusters. Subsequently, the kNN and SVM algorithms are employed for modeling and predicting countries' movements. Additionally, swarm intelligence algorithms are used to optimize the performance of the algorithms.

    Findings and Results

    One of the achievements of this research is the development of a composite index for the classification of countries and predicting their movement toward Industry 4.0. The countries are categorized into three clusters based on their readiness for the Fourth Industrial Revolution, and the characteristics and trends of each cluster are elucidated. Another finding is the optimization of the kNN and SVM algorithms, demonstrating their superior performance compared to other algorithms.

    Originality: 

    The proposed composite index outperforms similar algorithms, indicating the effectiveness of the proposed method in predicting countries' movement toward Industry 4.0. The study presented a comprehensive analysis of the Iran cluster, including its overall ranking and rankings within specific sub-indices. The findings offer insights into the strategic movement patterns of Iran and provide recommendations for advancing its technological capabilities. This research not only contributes to enhancing the country's readiness in technology but also aims to elevate the power and standing of the Islamic Republic of Iran, particularly in critical sectors such as national defense and security.

    Keywords: Fourth Industrial Revolution, Optimization, Clustering, Classification
  • عباس مطلبی، احمد شایان نیا *، مهدی امیر میاندرق، ابراهیم نیک نقش

    طبق آین نامه ماده 16 قانون جهش تولید دانش بنیان می بایست کلیه صنایع که بالای 2 مگاوات برق مصرف می نمایند در طی 5 سال 5 درصد برق مصرفی خود را از انرژی های تجدید پذیر استفاده نمایند، بر این اساس دراین پژوهش مدل ترکیبی سیستم تولید انرژی از روش شبیه سازی گذری با استفاده از نرم افزار ترنسیس مدل سازی شده با استفاده ازروش طراحی آزمایش به کمک روش سطح پاسخ مدل بهینه می گردد. دو عامل مستقل، مساحت پنل های خورشیدی و توان دیزل ژنراتور به عنوان متغیرهای اصلی انتخاب شده است و در ادامه مصرف کل برق، کل مصرف گاز، کل مصرف سوخت دیزل وهمچنین، بازگشت سرمایه به عنوان پاسخ اقتصادی برای بهینه سازی انتخاب شده است نتایج نشان میدهد که افزایش مساحت پنلهای خورشیدی با یک شیب کم باعث افزایش دوره بازگشت سرمایه می شود. از سوی دیگر، افزایش توان دیزل ژنراتور تا حدود 2000 کیلووات به کاهش شدید دوره بازگشت سرمایه کمک می کند. اما افزایش بیشتر توان دیزل ژنراتور از 2000 تا 3000 کیلووات باعث افزایش دوره بازگشت سرمایه میشود. بهینه سازی به روش سطح پاسخ نشان داد که نقطه بهینه در مساحت پنل 11716.89 مترمربع و در توان دیزل ژنراتور 1986.69 کیلوات رخ میدهد که بازگشت سرمایه آن 1.612 سال است، نتایج نشان داد که بیشترین مقدار تابع مطلوبیت مقدار 0.725 است. که عددی بسیار نزدیک نسبت به بیشترین مقدار ممکن (یعنی حالت ایده آل که تابع مطلوبیت آن برابر با مقدار 1 است.

    کلید واژگان: شبیه سازی، انرژی های تجدید پذیر، بهینه سازی، سیستم های گذری، بهینه سازی چند پاسخی
    Abbas Motallebi, Ahmad Shayannia *, Mahdi Amirmiandaragh, Ebrahim Niknaghsh

    According to Article 16 of the Knowledge-Based Production Leap Law, all industries that consume more than 2 megawatts of electricity must use 5% of their electricity consumption from renewable energy within 5 years. The model is optimized from the transient simulation method using Transis software, using the test design method, with the help of the response surface method. Two independent factors, the area of the solar panels and the power of the diesel generator have been selected as the main variables, and then the total electricity consumption, the total gas consumption, the total diesel fuel consumption, as well as the return on investment have been selected as the economic answer for optimization. It shows that increasing the area of solar panels with a low slope increases the investment return period. On the other hand, increasing the power of the diesel generator to about 2000 kilowatts helps to reduce the investment return period. But increasing the power of the diesel generator from 2000 to 3000 kilowatts increases the period of return on investment. Optimization using the response surface method showed that the optimal point occurs in the panel area of 11716.89 square meters and in the diesel generator power of 1986.69 kilowatts, the return on investment is 1.612 years, the results showed that the maximum value of the utility function is 0.725. which is a number very close to the maximum possible value (that is, the ideal state whose utility function is equal to 1

    Keywords: Simulation, Renewable Energies, Optimization, Transient Systems, Multi-Response Optimization
  • مجتبی صالحی*، مجتبی امیدوار، شهره شریعتی

    هدف از این تحقیق، بهینه سازی سطح موجودی قطعات یدکی خودروهای نظامی با استفاده از توزیع احتمال مختلط است. این روش شامل طراحی یک مدل بر اساس توزیع احتمال مختلط و استفاده از یک الگوریتم ژنتیک برای حل آن است. ارزیابی هزینه سیستم بهینه و کمیت سفارش اقتصادی، نشان داد که مقرون به صرفه ترین مقادیر در تکرارهای اول، چهارم و دهم به دست آمد. تجزیه و تحلیل حساسیت نشان داد که مدل هزینه بهینه به تمام پارامترهای بررسی شده به زمان لجستیک، بیشترین تاثیر و هزینه هر واحد موجودی کمترین حساس بود. یافته ها نشان می دهد مقدار سفارش بهینه بر اساس حداقل هزینه است و در نهایت بهترین مقدار سفارش در ابتدای راه حل مدل، تعیین می کند که ازنظر هزینه بهینه بود. با تغییر پارامترها، مقدار سفارش بهینه، شناسایی شد.

    کلید واژگان: بهینه سازی، سطح موجودی، وسایل نقلیه نظامی، توزیع احتمالات مختلط
    Mojtaba Salehi *, Mojtaba Omidvar, Shohreh Shariati
    Purpose

    In general, inventory optimization is one of the most important techniques in the production system, because the high cost of an empty warehouse and the cost of losing customers can cause serious damage to a system. The basic idea for inventory is to provide flexibility for a system and protect the system against events such as stock out. Inventory capacity for each product or part is defined by demand, delivery time and part price. By balancing the supply and demand rates, the optimal inventory capacity can be achieved. It is necessary to use practical and effective techniques and solutions to reduce breakdowns to optimally use existing equipment and resources and reduce large costs in terms of energy wastage and repairs and repurchase of equipment. In this context, spare parts are one of the most important links in performing optimal maintenance and repairs and quickly returning equipment to the production line. In good management of spare parts, the inventory system of the warehouse will lead to the reduction of maintenance and repair costs, manpower and the duration of equipment failure and will ultimately help to increase productivity. This study aims to optimize the inventory level of spare parts for military vehicles using a mixed probability distribution.                                                           

    Design/methodology/approach: 

    First, based on the literature review and selected basic articles, the research gaps have been identified, and accordingly, a mathematical model has been developed and solved to optimize the spare parts of military vehicles. Then, a meta-inventive method has been used to solve the problem. This is because the use of meta-heuristic methods to check and analyze the sensitivity of inventory optimization models can lead to better and more accurate results, and also the use of these methods is relatively new and helps in solving optimization problems. Also, the problem studied in this research is a non-linear integer programming model, which has been used for the problems of medium and large dimensions due to the complexity of the problem. The meta-heuristic method based on the genetic algorithm has been applied to save the total costs. Finally, to prove the effectiveness of the model, the proposed model has been implemented in a case study on the parts of military vehicles in the 177th Brigade of Torbet Heydarieh.

    Findings

    Findings indicated that the optimal system cost value and the economic order value were obtained during specific iterations of the model, i.e., the first, fourth, and tenth iterations. These points implied the effectiveness of integrating Poisson and Exponential distributions in the model and optimizing the system performance in different scenarios. Such results emphasize the consistency and robustness of the proposed inventory management strategy, especially when demand fluctuates and supply challenges. As the model is subjected to more iterations, differences in results are observed, indicating the potential for variability with increasing iterations. For example, if the model considers 100 different problems or scenarios, different results may appear, although a general consistency in system behaviour is noted. This indicates flexibility in the modelling approach, where even significant changes in parameters such as inventory costs or lead times are unlikely to drastically change the economic value or efficiency of the system.

    Research limitations: 

    This research was conducted on a case-by-case basis on the parts of military vehicles of the 177th brigade of Torbat Heydarieh city, so it should be possible to generalize it to other organizations, and because it was typically a cross-sectional study, conclusions about on the causality might seem difficult.

    Practical implications: 

    The main challenge in the supply chain is to control inventory levels by determining the size of orders for each department during each period to optimize the objective function, which has been investigated in various studies because inventory optimization is one of the important and practical techniques for optimizing the economic value of the order and realizing a stable situation in a production system. This is particularly important since the high cost of an empty warehouse and the cost of losing customers can cause serious damage to a system

    Social implications:

     Due to the specific conditions of embargo and restrictions on access to international markets, accurate inventory management can serve as a key tool to maintain efficiency and sustainability in military operations. This research recommends that relevant organizations continuously analyze and optimize their inventory levels using mathematical models and optimization algorithms such as genetic algorithms to avoid additional costs and at the same time, to ensure the supply of parts in times of need.

    Originality/value: 

    Predicting exactly what and how many spare parts are needed for the necessary equipment in a business and when they are needed to be available in its warehouse is an important issue to consider. These parts are identified and managed to support the functions of critical equipment, and the lack of critical spare parts during planned or unplanned repairs will significantly influence the overall effectiveness of the equipment.

    Keywords: Optimization, Inventory Level, Military Vehicles, Combined Probabilistic Distribution
  • کامران رحیمی، علیرضا آقا قلیزاده سیار*، جواد فغانی
    در دنیای امروز با افزایش رقابت و گذر از اقتصاد سنتی، مشتریان به محور اصلی تمام فعالیت های سازمان بدل شده اند. هدف این پژوهش ارائه الگوی کاربردی برای حفظ مشتریان فعلی و جذب مشتریان جدید در یک موسسه مالی است که این امر به طور مستقیم بر سودآوری و بقای سازمان موثر است. بنابراین از مبانی و مولفه های اثربخشی تبلیغات در جذب و نگهداری مشتریان در موسسات مالی بهره گرفته شد. بدین منظور شاخص های اصلی موثر بر عملکرد سازمان از مبانی نظری پژوهش استخراج گردید. سپس با استفاده از نظرات افراد خبره این شاخص ها بررسی و پالایش شدند. در گام بعدی برای مشخص شدن میزان تاثیر متغیرها بر یکدیگر از روش نگاشت شناختی فازی استفاده شد. این امر با کمک نرم افزار نت درا انجام پذیرفت. با استفاده از این نرم افزار ضرایب اهمیت هر یک از متغیرهای پژوهش استخراج گردید. از ضرایب به دست آمده برای متغیرهای پژوهش به عنوان ورودی قسمت شبیه سازی استفاده شد. فرایند شبیه سازی در نرم افزار ونسیم صورت گرفت و بر اساس آن نمودار علت و معلول، دیاگرام جریان و سناریوهای پیشنهادی مطرح شدند. در نهایت نیز الگوی اثربخشی تبلیغات در حفظ و نگهداری مشتریان ارائه شد. با توجه به سناریوهای مطرح شده، مشخص شد در بازه زمانی مورد مطالعه میزان جذب مشتریان از این طریق به میزان تقریبی 40 درصد افزایش داشته است. بدین منظور با افزایش بودجه آموزش کارکنان، استفاده از فناوری اطلاعات و تبلیغات مناسب و همچنین افزایش مشارکت کارکنان شاهد افزایش چشمگیر جذب مشتریان خواهیم بود که تاثیر مستقیمی بر افزایش سودآوری سازمان خواهد داشت.
    کلید واژگان: جذب مشتری، حفظ مشتری، نگاشت شناختی فازی، بهینه سازی
    Kamran Rahimi, Alireza Agha Gholizade Sayar *, Javad Faghani
    IntroductionToday, with the passing of the traditional economy and the intensification of competition in new dimensions, the customer has become the main pillar and axis of all the activities of organizations; In such a way, from a competitive point of view, the survival and continuity of life of organizations depends on identifying and attracting new customers and maintaining existing customers. With the widespread use of information and communication technology by banks and financial and credit institutions, numerous requests and needs have been formed by customers and the services of the banking system have diversified to a great extent. Hence, banks and financial and credit institutions need a precise definition of customer needs in order to gain a competitive advantage. Customer satisfaction depends on the provision of appropriate services by the bank. Attracting and retaining clients along with the quality of service can greatly improve the efficiency of banks and thus be directly effective in increasing the profitability of banks, therefore managing and formulating the general strategies of the bank in attracting and retaining customers with the knowledge of how to behave the system is possible. Due to the increasing speed of changes in information technology, bank managers will need to proactively change and focus more on customer preferences.Methodology The purpose of this research is to provide a practical model to retain current customers and attract new customers in a financial institution, which directly affects the profitability and survival of the organization. Therefore, the basics and effective components of advertising were used in attracting and retaining customers in financial institutions. For this purpose, the main indicators affecting the performance of the organization were extracted from the research literature. By reviewing the researches of the last 10 years, the indicators of the theoretical model were developed. This work was done by analyzing previous studies, naming data and classifying data extracted from interviews, observations and notes. The common codes along with important variables from the researcher's point of view were entered into the Delphi questionnaire. In the first stage, 28 variables were identified based on the opinions of experts and previous studies. Then, the 28 variables identified in the first stage were entered into the Delphi questionnaire with a range of 1 to 10, and the average answers were presented as the result of each variable. According to the researcher's opinion, 5 points were considered as the acceptance threshold of the variables, and based on this, the total number of variables was reduced from 28 variables to 17 variables. In the next step, the Delphi questionnaire was again distributed among the experts and the average answers were presented as the result of each variable. At this stage, according to the researcher's opinion, 4 points were considered as the acceptance threshold of the variables and the number of variables was reduced from 17 variables to 11 variables. Finally, after summarizing the scores and following the steps of the Delphi method, 11 variables were extracted as the final variables of the research.Results and Discussion In the next step, fuzzy cognitive mapping method was used to determine the effect of variables on each other. This was done with the help of Net Draw software. Using this software, the importance coefficients of each research variable were extracted. The obtained coefficients for the research variables were used as input for the simulation part. The simulation process was carried out in Vensim software, and based on that, the cause-and-effect diagram, flow diagram and suggested scenarios were proposed. The model of advertising effectiveness in customer retention was presented. Based on this and according to the proposed scenarios, it was found that the amount of customer attraction increased by approximately 40% during the studied period.Conclusion Finally, by increasing the staff training budget, using information technology and appropriate advertising, as well as increasing employee participation, we will see a significant increase in customer attraction, which will have a direct impact on increasing the profitability of the organization, so the results obtained from this research can be a basis for explaining attraction strategies. Customers in other financial institutions. The results of this research show the functionality of the concept of systems dynamics in financial institutions. It should be kept in mind that this issue is considered a powerful decision-making tool for managers, with the help of which they get a complete picture of the organization's processes in the form of a system. In addition, with the increase in attracting customers, the profitability of financial institutions will directly increase.
    Keywords: Customer Attraction, Customer Retention, Fuzzy Cognitive Mapping, Optimization
  • صادق شهبازی*، حسین وحیدی

    تعداد ماشین آلات در هر مسئله ای با هزینه خرید و فضای مورد نیاز آنها ارتباط مستقیمی دارد و بنابراین با توجه به محدودیت بودجه و فضا، باید ملاحظات لازم انجام شود. مسئله تولید کارگاهی در حالت عدم قطعیت، با بیش از دو ماشین NP-Hard به حساب می‎‍‎‍آید. بر این اساس با استفاده از تکنیک ‎‍های معمولی تحقیق در عملیات، نمی توان به مدل‎‍سازی و یافتن جواب بهینه برای این مسئله اقدام کرد. در این تحقیق ابتدا مدل ریاضی مسئله تولید کارگاهی با محدودیت های فضا و هزینه بیان خواهد شد، سپس به کمک نرم‎‍افزار ارنا، 14 مدل شبیه‎‍سازی برای m ماشین با n کار ، که دارای توالی تولید مختلفی اند، طراحی می شود و درنهایت با حل یک مثال عددی، جواب نزدیک به بهینه مسئله از لحاظ حداقل کردن تابع هدف مجموع هزینه دیرکرد و زودکرد به منظور تعیین تعداد بهینه ماشین آلات، با در نظر گرفتن قوانین اولویت‎‍بندی کارها در سلول های کاری با اجرای مدل و الگوریتم جست وجوی پراکنشی و طراحی آزمایش ها بررسی می شود. با توجه به نتایج حاصل شده در حل مثال عددی، با در نظر گرفتن تعداد پیش فرض ماشین آلات، روش اولویت بندی LPT بهترین پاسخ را از لحاظ مجموع هزینه دیرکرد و زودکرد نتیجه می دهد؛ اما در صورت افزودن تعداد ماشین آلات، روش LPT و CR بهترین نتیجه را با کمک استفاده از الگوریتم جست وجوی پراکنده در شبیه سازی به ما خواهند داد که در این نتایج محدودیت های هزینه و فضا نیز رعایت شده است.

    کلید واژگان: بهینه سازی، شبیه ‎سازی، تولید کارگاهی، زمانبندی، ماشین آلات
    Sadegh Shahbazi *, Hossien Vahidy
    Purpose

    There is a direct relationship between the number of machinery in any industrial problem, their costs of purchase,  and the space they occupy. Accordingly, due considerations about the constraints are required in space and budget. Workshop production problems under uncertainty conditions including more than two pieces of machinery are regarded as NP-hard. Therefore, using common research in operation techniques, one cannot embark upon modelling and finding the optimal answer for such problems. Hence, this study aims to propose a conceptual mathematical model for the problem of industrial production. The research problem involves cost limitations while working out the solution through simulation studies.

    Design/methodology/approach: 

    First a mathematical model has been proposed for workshop production with cost and space constraints. Then by enlisting the help of Arena software, 14 simulation models have been designed for machine ‘m’ and work ‘n’ of different production sequences. Finally, by solving a numerical model example, the problem of nearing the optimal condition of the problem, considering minimizing the objective function of the tardiness and earliness costs, has been resolved. This measure has been adopted to determine the optimal number of machinery, considering work prioritization laws in work cells by executing the model and scatter search algorithm and designing relevant experiments.

    Findings

    Solving a numerical example considering the default number of machinery and the LPT optimization method resulted in the best answer when the total tardiness and earliness costs were intended. In contrast, in the case of increasing the number of machineries, both the LPT (longest process time) and CR (critical ratio) methods led to the best answers with the help of dispersed search algorithms in simulation studies. The results included the cost and space constraints.

    Research implications:

     One of the prominent features of simulation is that with the minimum distance between the problem and the real world (not removing the limitations and complexities for solving the problem, which is usually done by removing the facts in other problem-solving methods, to reduce the complexity and the possibility of solving the problem) problem-solving and decision-making scenarios are applied. This helps managers in decision-making. Most of the time, the physical study of systems is very difficult and costly, or even impossible; therefore, an alternative model should be used to study the system.

    Originality/value: 

    A careful investigation of previous research and relevant literature reveals that none of the studies in the literature have simultaneously dealt with the problem of the number of machinery in conditions of cost and space limitations. Therefore, the present study incorporated the mentioned constraints in the scheduling problems and adopted simulation problem-solving methods. It resulted in delving and enriching the subject further.

    Keywords: Optimization, Simulation, Workshop Production, Scheduling, Machinery
  • احسان رحمانی، محمدجواد کیانی*، سیروس محمدی، محمود زاده باقری

    با افزایش نفوذ انرژی های تجدیدپذیر در ریزشبکه های الکتریکی، استفاده از سیستم های ذخیره ساز انرژی به منظور بهبود قابلیت اطمینان ریزشبکه بیش از پیش مورد توجه قرارگرفته است. در این مطالعه، یک الگوریتم جدید برای برنامه ریزی ذخیره سازی انرژی به منظور مدیریت ریزشبکه با روشی مطمئن پیشنهاد شده است. با توجه به تاثیر استراتژی های بهره برداری مختلف ریزشبکه بر برنامه ریزی سیستم های ذخیره ساز انرژی، عملکرد ریز شبکه با در نظر گرفتن استراتژی های قابلیت اطمینان محور و هزینه محور بررسی شده است. برنامه ریزی سیستم های ذخیره ساز انرژی در هر دو افق برنامه ریزی هفتگی و روزانه انجام می شود. به منظور در نظر گرفتن صحیح عدم قطعیت های مرتبط با مسئله برنامه ریزی چندهدفه، مدل های احتمالاتی مختلفی برای پارامترهای موجود در شبکه ارائه شده است و به صورت مسئله برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط (MILP) بیان شده اند. با اجرای روش پیشنهادی بر سیستم تست 33 شینه IEEE اصلاح شده، اثربخشی این روش برای ارزیابی قابلیت اطمینان ریز شبکه ها و مدیریت ذخیره سازهای انرژی بررسی شده است و نتایج به دست آمده بهره وری این روش را تایید می کند.

    کلید واژگان: قابلیت اطمینان، برنامه ریزی ریز شبکه، بهینه سازی، سیستم های ذخیره ساز انرژی، الگوریتم جایا
    Ehsan Rahmani, MohammadJavad Kiani*, Sirous Mohammadi, Mahmoud Zadehbagheri

    With the increasing penetration of renewable energies in microgrids, the need to use energy storage systems in order to improve the reliability of microgrids has received more attention than in the past. Energy management of micro-grids is not possible without considering the correct and fundamental planning of these systems. Therefore, in this paper, a new algorithm is proposed for ESS planning in order to manage the microgrid in a reliable way. Considering the impact of different microgrid operation strategies on the planning of energy storage systems, microgrid performance has been investigated in reliability-oriented and cost-oriented strategies. Also, ESS planning is done in both weekly and daily planning horizons.  In order to correctly consider the uncertainties related to the multi-objective programming problem, various probabilistic models for the parameters in the network have been presented and they have been expressed as mixed integer linear programming (MILP). problems by implementing the proposed method on a modified IEEE 33-bus test system, the effectiveness of the proposed method for evaluating the reliability of microgrids is tested and the obtained results confirm its efficiency.

    Keywords: Reliability, microgrid planning, optimization, energy storage systems, Jayah algorithm
  • محمدرضا اسکافی، محمدعلی افشار کاظمی*، کوروس نکوفر
    استفاده از ضربه گیرها در صنایع مختلف به منظور کاهش لرزش و نوسانات تجهیزات و پیشگیری از استهلاک زودرس و افزایش عمر مفید قطعات، دارای اهمیت ویژه ای می باشد. در این تحقیق علاوه بر طراحی و ساخت ضربه گیر هیدرولیک و بررسی مشخصات و پارامترهای فیزیکی قطعات تشکیل دهنده و به بررسی تاثیر سیال عامل مورد استفاده در ضربه گیر پرداخته شده است. در ضربه گیرهای رایج مورد استفاده در صنعت از روغن هیدرولیک با ویسکوزیته ثابت(سیال نیوتنی) استفاده می شود و در این شرایط با توجه به ثابت بودن میزان لزجت سیال، شتاب توقف جسم برخورد کننده به ضربه گیر ابتدا زیاد بوده و با گذشت زمان شتاب توقف کم می شود و این موضوع باعث ایجاد شوک حرکتی و ضربه اولیه به جسم برخورد کننده می شود و ممکن است باعث بروز خسارت و یا صدمات جانی شود. لذا در این پژوهش با بکارگیری علم رئولوژی که طی سالیان اخیر به شدت مورد توجه پژوهشگران و دانشمندان قرار گرفته است به بررسی خواص رئولوژی سیال عامل مورد استفاده در ضربه گیر پرداخته شده است. در واقع با استفاده از سیال هایی که ویسکوزیته آنها ثابت نیست(غیرنیوتنی) و بدلایل مختلف مانند تغییر تنش برشی ویسکوزیته آنها تغییر می کند، به هوشمند سازی عمکرد ضربه گیر پرداخته شده است. استفاده از این سیالات به گونه است که در زمان برخورد جسم به ضربه گیر، با توجه بر ضربه اولیه و ایجاد نرخ برش بالا، ویسکوزیته یا همان لزجت سیال کاهش یافته و باعث می شود جسم شتاب توقف کمتری را تجربه کند و در ادامه با کاهش نرخ برشی و به تبع آن افزایش لزجت سیال، شتاب توقف افزایش یافته تا در نهایت جسم متوقف شود. لازم بذکر ساخت چنین ضربه گیرهایی در جهان مورد توجه قرار گرفته است و این پژوهش اولین تجربه استفاده صنعتی از این ضربه گیرها در جهان می تواند می باشد که نتایج آزمایشگاهی بهبود شرایط دمپینگ را تایید می نماید. این ضربه گیرها در صنایع مختلف از جمله خودرو سازی، صنایع هوایی، مقاوم سازی بناها در مقابل زلزله و همچنین صنعت آسانسور مورد استفاده می باشند.
    کلید واژگان: میراگر، کنترل فازی، ویسکوالاستیک، بهینه سازی
    Mohammad Reza Eskafi, Mohammad Ali Afshar Kazemi *, Koros Nikofer
    The use of shock absorbers in various industries in order to reduce the fluctuations of equipment and air from premature depreciation and increase the useful life of parts has a special feature. In this research, the design and construction of the hydraulic shock absorber and the analysis of the characteristics and components of the parts and the impact of the working fluid used in the shock absorber have been discussed. In common shock absorbers used in the industry, hydraulic oil with a constant viscosity (Newtonian fluid) is used, and in this condition, due to the constant viscosity of the fluid, the stopping acceleration of the shock impacting the shock absorber is initially high, and with the passage of time, the acceleration . The stop is reduced, and this issue causes motion shock and hitting the body, and may cause injury or death. In this research, researchers and decision makers have investigated the rheological properties of the working fluid used in shock absorbers by applying the science of rheology, which has been highly regarded over the years. In fact, by using fluids whose viscosity is not constant (non-Newtonian) and whose viscosity changes due to various reasons such as shear stress change, the intelligent function of the receiver is affected. The use of these fluids is such that when the body collides with the bumper, due to the impact and the high cutting rate, the viscosity of the fluid is reduced and causes the body to experience less acceleration and stop. decrease with The shear rate and consequently the increase in viscosity of the fluid, the acceleration of the stop is increased until it finally becomes an object. It should be noted that the construction of such shocks is of interest in the world, and this is the first experience of industrial use of this shock in the world, which can confirm the laboratory results of improving the damping conditions. These shock absorbers are used in various industries, such as automotive industry, aviation, strengthening of buildings against earthquakes, as well as the elevator industry.
    Keywords: Damper, Fuzzy Control, Viscoelastic, Optimization
  • محمد بندری، عادل آذر*، کیامرث فتحی هفشجانی
    زنجیره تامین خدمات نوعی از زنجیره تامین می باشد که در آن صرفا محصول به صورت یک کالا مطرح نبوده و ترکیبی از محصول و خدمت یا صرفا خدمت در این زنجیره ها تبادل می شود. ادبیات تحقیق علیرغم اهمیت این زنجیره های تامین چندان غنی نبوده و نیاز به تقویت بیشتر در این حوزه کاملا محسوس است. زنجیره های تامین خدمات بیمارستانی نیز از نوع زنجیره های تامین خدمات می باشند که می بایست مورد توجه قرار گیرند. هدف تحقیق حاضر بهینه سازی زنجیره تامین خدمات بیمارستانی بود برای این منظور ابتدا مطالعات کتابخانه ای انجام شد و شکاف تحقیقاتی استخراج گردید. سپس یک مدل برنامه ریزی ریاضی چند هدفه بر اساس نواوری تحقیق و مفروضات آن طراحی گردید که هدف اول حداقل ساختن هزینه، هدف دوم حداقل ساختن تقاضای محقق نشده و هدف سوم حداکثر ساختن تعهد تامین کنندگان بود. مدل پس از حل، بر اساس کالاهای تندمصرف و غیر تندمصرف مورد اعتبار سنجی قرار گرفت که نتایج نشان داد پارامترهای مدل همگی منجر به بدتر شدن جواب شده و باعث افزایش هزینه و تقاضای محقق نشده و کاهش تعهد کارکنان می شود. اما هدف تعهد کارکنان بیش از سایر اهداف از افزایش در پارامترها دچار تغییر شده و گاها تا 70 درصد این تعهد کاهش می یابد. پارامتر تقاضای کالای تندمصرف دارای بیشترین اثرگذاری بر هزینه و تقاضای محقق نشده می باشد.
    کلید واژگان: بهینه سازی، زنجیره تامین، زنجیره تامین خدمت، بیمارستان
    Mohammad Bandari, Adel Azar *, Kiamars Fathi Hafshejani
    There is a kind of supply chain services that the products are not considered as a commodity, and a combination of products and service or only service is exchanged in these chains. Despite the importance of these supply chains, the research literature is not very rich and the need for further strengthening in this area is quite evident. Hospital service supply chains are also the type of service supply chains that should be taken into consideration. The aim of the current research was to optimize the supply chain of hospital services. For this purpose, library studies were first conducted and the research gap was extracted. Then, a multi-objective mathematical planning model was designed based on research innovation and its assumptions, the first objective was to minimize the cost, the second objective was to minimize the unrealized demand, and the third objective was to maximize the commitment of suppliers. After the solution, the model was validated based on fast-moving and non-moving goods, and the results showed that the parameters of the model all lead to a worsening of the solution, causing an increase in cost and unfulfilled demand and a decrease in employee commitment. But the goal of employee commitment has changed more than other goals due to the increase in parameters, and sometimes this commitment is reduced by 70%. The parameter of demand for fast-moving consumer goods has the greatest effect on cost and unrealized demand.
    Keywords: Optimization, Supply Chain, Service Supply Chain, Hospital
  • Reza Ehtesham Rasi *, Jamal Mahmoodi, Alireza Irajpoor
    Purpose

    The purpose of this paper is to optimize Cost & time in the three echelon supply chain (SC) network. This paper developed a linear programing (LP) model to consider economic data.

    Design/methodology/approach 

    The overall objective of the present study is to use high-quality raw materials, at the same time in post COVID 19 pandemic and the highest profitability is achieved. The model in the problem is solved using two metaheuristic algorithms, namely, Cuckoo and Genetic. Optimization of supply chain performance indicators in minimization of cost and time and maximization of sustainability indexes of the system.

    Findings

    The differences found between the genetic algorithms (GAs) and the LP approaches can be explained by handling the constraints and their various logics. To deal with ambiguity in the reverse logistics network, a fuzzy approach has been applied. To solve the problem in large dimensions, meta-heuristic algorithms of Cuckoo and Genetic were employed by applying MATLAB software. In order to compare two optimization algorithms, a series of sample problems have been generated then the results of two algorithms were compared and superiority of each of them was discussed.

    Keywords: Reverse logistics, Optimization, Fuzzy, Metaheuristic Algorithms
  • امیر عبدی مقدم*، محمدامین ترابی، ابراهیم جلوه فرد، مینو ابوطالبی عراقی، صالح عبدی مقدم
    زمینه و هدف

    سازمان ها در تلاش اند تا هزینه های انبارداری و ترابری را کاهش دهند؛ که باعث گسترده شدن مدیریت زنجیره تامین می شود. ترابری و موجودی دو عنصر اصلی در زنجیره تامین محسوب می شوند. مسیله مسیریابی-موجودی همان تولید پی درپی محصول از یک یا چند محل تولید در میان مجموعه مصرف کنندگان است که کمینه سازی هزینه متوسط تولید در طول افق برنامه ریزی بدون ایجاد کمبود برای سازمان هدف اصلی این تحقیق به حساب می آید. در این تحقیق به این مسیله در محصولات فاسدشدنی با طول عمر ثابت پرداخته شد. یک زمینه بسیار حیاتی از مسیریابی وسایل نقلیه، مسیله مسیریابی-موجودی محسوب می شود. مهم ترین اهداف این تحقیق عبارت بودند از: مسیریابی موجودی، مدیریت موجودی، مسیریابی کالاهای فاسدشدنی، پیاده سازی هدف کمینه سازی هزینه در مدل ریاضی ارایه شده و توسعه رویکردهای مناسب برای حل مدل ارایه شده تحت مفروضات این تحقیق.

    روش

    با توجه به ماهیت مسیله که از انواع نظریه پیچیدگی محاسباتی به حساب می آید، رسیدن به جواب قطعی برای ابعاد بزرگ آن غیرممکن است؛ بنابراین در این تحقیق یک روش مبتنی بر الگوریتم فرا ابتکاری کلونی مورچگان ارایه می شود؛ که مسیله مسیریابی- موجودی را تحت مفروضات جدید حل می کند.

    نتیجه گیری

    نتایج نشان داد که الگوریتم پیشنهادی توانایی حل مسیله در ابعاد متفاوت به خصوص جاهایی که امکان رسیدن به بهینه سراسری غیرممکن به نظر می رسد رادار است. آزمایش‎ها بر روی محک های مختلف همگی تاییدکننده بهینه بودن جواب ها نسبت به الگوریتم های رقیب بودند و ما را دررسیدن به هدف تحقیق یعنی حداقل کردن هزینه رهنمود کردند.

    کلید واژگان: زنجیره تامین، مسئله مسیریابی-موجودی، کالاهای فاسدشدنی، الگوریتم کلونی مورچگان، بهینه سازی
    Amir Abdi Moghadam *, MohammadAmin Torabi, Ebrahim Jelveh Fard, Minoo Aboutalebi Araghi, Saleh Abdi Moghadam
    Background and Purpose

    Organizations are working to reduce warehousing and transportation costs, expanding supply chain management. Transportation and inventory are the two main elements in the supply chain. The issue of routing-inventory is the consistent distribution of the product from one or more distribution points among the consumer group, which minimizes the average cost of distribution along the planning horizon without creating a shortage for the organization is the primary goal of this study. This study addresses this issue in perishable products with a fixed lifespan. A very critical area of vehicle routing is the inventory routing issue. The most important objectives of this research were to review the studies conducted in the field of routing-inventory, inventory management, routing of perishable goods, implementing the cost minimization goal in the proposed mathematical model, and developing appropriate approaches to solve the proposed model under the assumptions of this research.

    Method

    Given the nature of the problem that comes from NP-hard types, It is impossible to arrive at a definitive answer for its large dimensions, so this study proposes a method based on the ant colony algorithm algorithm, which solves the inventory routing problem under new assumptions. In this study, this issue was addressed in perishable products with a fixed lifespan.

    Findings and Conclusion

    It was shown that the proposed algorithm is capable of solving problems in different dimensions, especially where it seems impossible to achieve global optimality. Experiments on different benchmarks all confirmed the optimality of the results over competing algorithms and guided us to achieve the research objective of minimizing costs.

    Keywords: Supply Chain, Routing-Inventory Issue, perishable goods, Ant Colony Algorithm, Optimization
  • Reza Mohammadi

    Optimization problems are problems that should identify the best solution to fulfill the constraints and max/min of the objective function. In general, metaheuristic algorithms, a community of natureinspired approaches with specialized stochastic operators, have developed to address these difficult challenges. The development of computing technology indirectly encourages the development of several new algorithms. There has been a significant increase from the discovery of new metaheuristic methods in recent years to get better optimizations for non-linear and complex problems. Metaheuristic algorithm has the characteristics of a simple and optimal approach. In addition, metaheuristic algorithms are also durable and self-organized. Metaheuristic algorithms are computational intelligence paradigms especially used for sophisticated solving optimization problems. This paper proposes a novel swarm intelligence-based metaheuristic called as sea-horse optimizer (SHO), which is inspired by the movement, predation and breeding behaviors of sea horses in nature. The SHO is a method that duplicates the life of a Sea Horse in the ocean when it moves, looks for prey and breeds.

    Keywords: Meta-Heuristic Algorithms, Sea-Horse Optimizer, Optimization, Bio-Inspired
  • هادی فضلی، بهروز افشارنجفی*، سید تقی اخوان نیاکی

    در شهر قم شبکه دوگانه آب رسانی با کنتور جداگانه در داخل منازل شهروندان وجود ندارد. از طرفی منابع آب با کیفیت بالا جوابگوی تمام نیازهای شرب و غیر شرب مناطق مصرف نیست؛ بنابراین «شرکت آب و فاضلاب» باید با مدیریت بهینه توزیع منابع آبی متنوع موجود، پاسخگوی نیازهای شرب و غیرشرب شهروندان باشد.در این پژوهش، مسیله در قالب دو مدل ریاضی بهینه سازی بررسی شده است. در مدل اول تخصیص آب به شهروندان با رویکرد موجود مدل سازی و به صورت بهینه حل شده است که در آن منابع آبی باید با کمترین هزینه به شهروندان تخصیص یابد؛ به شرط آنکه تمام نیازهای شهروندان پوشش داده شود. در مدل دوم پیشنهاد شده است که با زمان بندی تخصیص منابع آبی، شهروندان به آب با کیفیت برای شرب در ساعت خاص از پیش معین شده دسترسی داشته باشند و در باقی ساعات شبانه روز، سایر نیازهای مصرفی شهروندان با آب کم کیفیت پاسخ داده شود. در مدل پیشنهادی، هم تخصیص منابع آبی برای مصارف شرب و غیر شرب شهروندان به شرط پوشش تمامی نیازهای شهروندان و هم تخصیص منابع آبی با کمترین هزینه جهبرایت نیازهای شهروندان لحاظ شده است. درنهایت کاربرد مدل پیشنهادی با تحلیل عددی ارایه شده است.

    کلید واژگان: مدل سازی ریاضی، توزیع بهینه منابع آب، مدیریت منابع آب شهری، زمان بندی مصرف، بهینه سازی
    Hadi Fazli, Behrouz Afshar-Nadjafi *, Seyed Taghi Akhvan Niaki

    In the city of Qom, there is no dual water supply network with a separate meter inside the citizens' homes. On the other hand, high quality water sources do not meet all the drinking and non-drinking needs of the consumption areas. Therefore, the water and sewage company should respond to the drinking and non-drinking needs of the citizens by optimally managing the distribution of various available water resources. In this paper, the problem has been investigated in the form of two optimization mathematical models.In the first model, the current water allocation to citizens has been modeled and optimally solved, in which water resources should be allocated to citizens at the lowest cost, provided that all the needs of citizens are covered. In the second model, it is suggested that by scheduling the allocation of water resources, citizens will have access to quality water for drinking at a certain pre-determined time, and other consumption needs of citizens will be met with low quality water during the rest hours of the day and night.In the proposed model, both the allocation of water resources for the drinking and non-drinking needs of the citizens under the condition of covering all the needs of the citizens and the allocation of water resources with the lowest cost for the needs of the citizens are included. Finally, the application of the proposed model is presented with numerical analysis.

    Keywords: Mathematical Modeling, Optimal distribution of water resources, Urban water management, Consumption schedule, Optimization
  • کامدین پارساکیا، محمدباقر جعفری *

    این تحقیق با هدف کاوش و شناسایی استراتژی های موثر برای بهبود تعامل مشتری از طریق استفاده از فناوری های هوش مصنوعی در بازارهای آنلاین انجام شد. در این پژوهش رویکرد تحقیق کیفی مورد استفاده قرار گرفته است، با تمرکز بر مصاحبه های نیمه ساختاریافته با مدیران و کارشناسان حوزه فناوری اطلاعات و بازاریابی آنلاین. شرکت کنندگان بر اساس تجربه مستقیم شان با فناوری های AI برای تعامل با مشتری انتخاب شدند. داده ها با استفاده از تحلیل محتوا برای شناسایی مضامین و الگوهای کلیدی تجزیه و تحلیل شدند. چهار مضمون اصلی شناسایی شدند: استراتژی های شخصی سازی، استراتژی های تعاملی، استراتژی های بهینه سازی، و استراتژی های وفادارسازی. هر مضمون شامل دسته بندی ها و مفاهیم مختلفی بود که راه های متنوع استفاده از فناوری های AI برای بهبود تعامل با مشتری را نشان می داد. استراتژی های شخصی سازی بر توصیه های محصول سفارشی و پیشنهادات مبتنی بر رفتار تاکید داشتند. استراتژی های تعاملی بر بهبود تعامل در شبکه های اجتماعی و فناوری های مجازی متمرکز بودند. استراتژی های بهینه سازی با بهینه سازی مسیر خرید و عملکرد سایت سروکار داشتند. استراتژی های وفادارسازی اهمیت برنامه های وفاداری مبتنی بر داده و تجربیات شخصی سازی شده پس از فروش را مورد توجه قرار دادند. بنابراین، با استفاده از AI در شخصی سازی، تعامل، بهینه سازی و وفادارسازی، کسب وکارها می توانند تجربه مشتری آنلاین را به طور قابل ملاحظه ای بهبود ببخشند، در نتیجه روابط عمیق تری با مشتریان ایجاد کرده و وفاداری آن ها را افزایش دهند.

    کلید واژگان: هوش مصنوعی، تعامل مشتری، بازارهای آنلاین، شخصی سازی، بهینه سازی، وفاداری، ارتباط تعاملی
    Kamdin Parsakia, Mohammadbagher Jafari *

    This study aims to explore and identify the effective strategies for enhancing customer engagement through the use of artificial intelligence (AI) technologies in online marketplaces. A qualitative research approach was adopted, focusing on semi-structured interviews with managers and experts in the fields of information technology and online marketing. Participants were selected based on their direct experience with AI technologies for customer engagement. The data were analyzed using content analysis to identify key themes and patterns. Four main themes were identified: Personalization Strategies, Interactive Strategies, Optimization Strategies, and Loyalty Strategies. Each theme comprised various categories and concepts, highlighting the diverse ways AI technologies can be utilized to improve customer interaction. Personalization strategies emphasized customized product recommendations and behavior-based offers. Interactive strategies focused on enhancing social media engagement and virtual technologies. Optimization strategies dealt with streamlining the shopping journey and site performance. Loyalty strategies underlined the importance of data-driven loyalty programs and post-purchase personalized experiences. Thus, by leveraging AI for personalization, interaction, optimization, and loyalty, businesses can significantly enhance the online customer experience, thereby fostering deeper relationships and increased customer loyalty.

    Keywords: Artificial Intelligence, Customer Engagement, Online Markets, Personalization, Optimization, Loyalty, Interactive Communication
  • وحید مجید، علی عباسی عقدا، حسین سهلانی
    زمینه و هدف

     امروزه مدیریت آماد و پشتیبانی به‌عنوان یکی از روش‌های پرکاربرد و اثرگذار در راستای کاهش هزینه در سطوح مختلف مورداستفاده سازمان‌های موفق قرارگرفته است. بنا بر تجربه کشورها و سازمان‌های موفقی که توانسته‌اند در ارایه خدمات خود مزیت ایجاد کنند، اقدامات آماد و پشتیبانی یکی از مولفه‌های مهم است. ازجمله این اقدامات انجام مطالعات برنامه‌ریزی آماد و پشتیبانی و هوشمند سازی است. به‌کارگیری هوش مصنوعی در آماد و پشتیبانی خدمتی نوین است که در تمام قسمت‌های زنجیره‌ تامین می‌تواند مدنظر قرار گیرد. در نیروهای نظامی - انتظامی، مسایل آماد و پشتیبانی غالبا نقش مهمی دارند به‌ویژه آنکه یگان‌های آماد و پشتیبانی یکی از رده‌هایی هستند که باید در محیطی پیچیده‌ به فعالیت‌های خود با سرعت عمل و انعطاف‌پذیری بیشتری ادامه دهند کما اینکه نیروهای نظامی -انتظامی آینده، کمتر متمرکز بر اندازه بوده و بیشتر مبتنی بر پویایی و سرعت است. آماد و پشتیبانی روزبه‌روز توسعه‌یافته و می‌تواند نیازمندی‌های محیط خویش را با سرعتی مناسب تشخیص دهد و خود را به نحوی تغییر دهد که منطبق با این نیازمندی‌ها باشد. هدف این تحقیق ارایه مدلی برای توسعه آماد و پشتیبانی در فراجا با رویکرد هوش مصنوعی است که بتواند در وهله اول نیازهای آماد و پشتیبانی به‌صورت علمی، مدون و به‌روز شناسایی، تبیین و اولویت‌دهی کند.

    روش

     این تحقیق از حیث هدف کاربردی، از حیث روش پیمایشی و از حیث راهبرد، آمیخته (ترکیبی) است. جامعه آماری تحقیق در مرحله کیفی، شامل خبرگان آماد و پشتیبانی در فراجا به تعداد آن‌ها 12 نفر و نمونه آماری تحقیق در مرحله کمی 32 نفر بودند. ابتدا در بخش کیفی تحقیق، عوامل موثر بر آماد و پشتیبانی بامطالعه پژوهش‌های پیشین، منویات مقام معظم رهبری و برگزاری جلسات با خبرگان حاصل گردید.

    یافته‌ها:

     یافته‌های تحقیق نشانگر تاثیر مثبت رویکرد به‌کارگیری هوش مصنوعی در آماد و پشتیبانی است که سبب تاثیرپذیری بیشتر، کارآمدی و سازگاری بیشتر آماد و پشتیبانی می‌گردد. درنهایت با توجه به وضعیت موجود آماد و پشتیبانی فراجا باید با برنامه‌ریزی مدون و به‌کارگیری نیروهای متعهد و متخصص در سطح کارشناس و مدیریت به‌عنوان راهکارهای برون‌رفت از چالش‌ها مطرح شد سایر پیشنهاد‌ها بیان گردید.

    کلید واژگان: هوش مصنوعی، آماد و پشتیبانی، بهینه سازی، آماد و پشتیبانی هوشمند
    vahid majid, ali Abbasi Aghda, Hossein Sahlani
    Background and purpose

    logistics management is one of the most used and effective methods in cost reduction at different levels of use in successful organizations. According to the experience and successful organizations that can provide their services, prepare and support one of the important components. Among these are conducting readiness and support planning studies and intelligentization. It is the use of artificial intelligence to support new services that can be considered in all parts of the chain. In military forces - management, readiness and support issues often play an important role, especially that logistics units are one of the categories, which must be in a more complex environment to their activities with greater speed and ability than the coma of future military-discipline forces. It is of any size and is more about dynamics and speed. logistics is developed day by day and can recognize the needs of its environment at a suitable speed and change itself in a way that matches these needs. The purpose of this research is to provide a model for the development of logistics in FARAJA with artificial intelligence, which in the first place identifies, explains and prioritizes the need for logistics in a scientific, codified and up-to-date manner.

    Method

    This research is mixed in terms of practical purpose, in terms of survey method and in terms of strategy. The statistical population of the research in the qualitative phase was 12 people, and the statistical sample of the research in the quantitative phase was 32 people. First, in the research, factors on logistics were obtained by studying previous researches, menus of the Supreme leader and holding qualitative meetings with experts.

    Findings

    The findings of the research indicate the positive effect of using artificial intelligence in preparation and support, which can be more effective, the efficiency and compatibility of preparation and support will be more. Finally, according to the existing situation of Faraja logistics other suggestions should be made with written planning and the use of committed and specialized forces at the expert and management level as solutions to overcome the challenges.

    Keywords: Artificial Intelligence, Logistics, Optimization, Intelligent Logistics
  • فاطمه خانزادی، رضا رادفر*، نازنین پیله وری سلماسی

    امروزه متخصصان زنجیره تامین برای افزایش رقابت پذیری، اثربخشی و کاهش مشکلات در زنجیره تامین به دنبال توسعه یکپارچه مدل زنجیره تامین می باشند. ازاین رو همواره به دنبال شناسایی و توسعه این فرایند هستند تا بتوانند جنبه های بیشتری از زنجیره را پوشش دهند. افزودن شاخص های اثربخشی در کنار شاخص های مطرح لارج و به کارگیری مبانی سیستم دینامیک برای ارتقا عملکرد زنجیره تامین ازجمله نوآوری های این مطالعه می باشد. ابتدا با استفاده از ادبیات تحقیق و مطالعات، 12 سرفصل از شاخص ها به عنوان شاخص های لارج اثربخش انتخاب شد. سپس با روش دلفی فازی ارتباطات و میزان اهمیت هریک از این مولفه ها مشخص شد و بازهم متغیرهای پراهمیت تر جهت بررسی بیشتر مدل شدند. بر این اساس با استفاده از مفاهیم دستگاه های پویا حلقه های علی معلولی ترسیم شد. سپس برای بررسی کارکرد مدل، فرضیه های پویا با نظر افراد خبره تدوین گردید. در گام بعدی دیاگرام جریان مدل و همچنین آزمون های اعتبار سنجی مدل پیشنهادی صورت گرفت. نهایتا با بررسی خروجی های به دست آمده از سناریوهای پیشنهادی مشخص شد که اکثر متغیرها در حالت لارج اثربخش رفتار بهبودیافته ای دارند.

    کلید واژگان: مدیریت زنجیره تامین لارج، شبیه سازی، بھینه سازی، پویایی سیستم
    Fateme Khanzadi, Reza Radfar *, Nazanini Pilevari Salmasi

    Nowdays, supply chain specialists are looking for the integrated development of the supply chain model in order to increase the competitiveness, effectiveness and reduce the problems in the supply chain. They always seek to identify and develop this process so that they can cover more aspects of the chain. Adding effectiveness indicators along with LARG indicators and using the basics of the dynamic system to improve the efficiency of the supply chain is one of the innovations of this study. At first, by using research literature and studies, 12 headings of indicators were selected as LARG-E indicators. Then, with the Fuzzy Delphi method, the relationships and importance of each of these components were determined, and more important variables were modeled for further investigation. With using the concepts of dynamic systems, causal loops were drawn. Then, to check the function of the model, dynamic hypotheses were developed with the opinion of experts. In the next step, the flow diagram of the model and also the validation tests of the proposed model were done. Finally, by examining the outputs obtained from the proposed scenarios, it was found that most of variables have better behavior in LARG-E approach.

    Keywords: LARG supply chain management, Simulation, Optimization, System Dynamics
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال