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

epsilon constraint

در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه epsilon constraint در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه epsilon constraint در مقالات مجلات علمی
  • Ali Roghani, Akbar Alem Tabriz *, Mohammad Mehdi Movahedi, Gholam Hassan Shirdel
    The purpose of this research is to optimize the use of water resources in dams in Khuzestan province. For this purpose, in this research, we seek to optimize the cost and time of sending water to each of the cities from the total dams in Khuzestan province. The model is solved using the deterministic epsilon constraint method and NSGA-II and MOPSO algorithms meta-heuristically. According to the results presented in this research, the water supply from the Balaroud dam to the cities of Ahvaz, Izeh, Abadan, Baghmolk, and Bandar Imam Khomeini has not been determined to be optimal. The same dam sends a certain amount of water to the cities of Andimeshk, Dezful, Shush, Shushtar and Gotvand. The results showed that NSGA-II has a more acceptable performance than the MOPSO algorithm from the point of view of three criteria, and the MOPSO algorithm has a better condition than the NSGA-II algorithm only in terms of the distance to the ideal point. In addition, according to the sensitivity analysis, it has been determined that the increase in water demand can increase the shipping time by 1.9% and the shipping cost by 60%. Therefore, the effect of water demand is more on time and not on cost. Increasing the budget can have an effect on cost and time, which of course has more effect on time than cost.
    Keywords: Water Management Of Dams, Optimization, Epsilon Constraint, Meta-Heuristic Algorithm
  • Ali Goodarzi, Ali Mostafaeipour *, Hasan Hosseini Nasab, Yahia Zare Mehrjerdi
    A multi-level sustainable supply chain is related to a system that includes all activities necessary to transfer and supply materials and services from the producer to the consumer. In this system, the focus is on providing materials and services based on a number of objectives, such as reducing costs, increasing quality, and preserving the environment. Due to the increase of uncertainty in the supply chain, organizations need to use resources for the prediction of internal uncertainties, needs, and supply, thereby minimizing vulnerability and elevating the tolerance of their supply. Understanding the uncer-tainties and the parameters causing factors causes the problem of risk management to be raised in some cases. Therefore, main contribution of current study is multi-objective planning for a sustainable, multi-level, multi-period model, consid-ering the determined conditions and boom as uncertainty scenarios, has been specifically considered. The most important goal of the research is to determine the best units of each level (suppliers, factories, ...) of chain networks according to the points and criteria determined in the model and network, design and determine the best communication routes (network) between the selected units Each level is optimal with other levels as well as determining the volume of transported goods in these routes. For this purpose, a mathematical model has been developed, which is solved through the limited epsilon method and NSGA-II meta-heuristic algorithm. Data comparing the mathematical model and NSGA-II meta-heuristic algorithm show the calculated errors of 0.022, which considering that it is less than 0.1, the calculation error is acceptable and can be compared to the results of the error methods. The sensitivity analysis on the probability of the boom scenario showed the value of the objective function can change between 7398.51 and 3245.73. Finally, the sensitivity analysis of the probability of recession scenario showed the value of the objective function can change between 3291.64 and 9364.35. The findings of this research show that using the multi-objective planning model in the sustainable supply chain, taking into account the boom and bust of the market, can create significant improvements in the performance and profitability of the supply chain.
    Keywords: Sustainable Supply Chain, Uncertainty, Epsilon Constraint, NSGA-II
  • احسان فلاحی آرزودار*، فاطمه اعلمی، محدثه احمدی پور رودپشت
    امروزه تغییرات سریع اقتصادی و فشار بازار رقابتی، سازمان ها را به سمت تمرکز بر اثربخش ترکردن فعالیت های زنجیره تامین سوق می دهد.طراحی مناسب و کارایی شبکه های لجستیکی علاوه بر ایجاد مزیت رقابتی پایدار،باعث افزایش رضایت مشتریان می شود.در این پژوهش طراحی یک شبکه لجستیک حلقه بسته بهمنظور کاهش آلایندگی‎ های محیط زیستی،با استفاده از روش استوار سازی برتسیماس و سیم ارایه شد.مدل ریاضی ارایه شده در این پژوهش با درنظرگرفتن اهداف کمینه سازی هزینه های مربوط به حمل و نقل،زمان دریافت مواد اولیه از تامین کننده وزمان عودت محصول از مشتری به مرکز جداساز ارایه شد.استراتژیک بودن زنجیره تامین حلقه بسته و فضای حل تقریبی سبب تحمیل هزینه های زیادی به سیستم می شود.در این پژوهش جهت افزایش دقت در جواب های مدل از الگوریتم حل دقیق محدودیت اپسیلون استفاده شده است.نتایج نشان داد که توزیع محصولات در شرکت مورد مطالعه به میزان 20 درصد بهبود در هزینه ها و زمان بندی توزیع و همچنین سبب افزایش رضایت مشتریان از دریافت کالاهای تولیدی شده است.
    کلید واژگان: زنجیره تامین حلقه بسته، عدم قطعیت، بهینه سازی استوار، محدودیت اپسیلون
    Ehsan Fallahiarezoudar *, Fatemeh Alami, Mohaddeseh Ahmadipourroudposht
    Currently, rapid economic change and increasing competitive market pressure are pushing organizations to focus on making supply chain operations more efficient and effective. Proper design and efficiency of logistics networks as part of supply chain planning, in addition to creating a sustainable competitive advantage, increases customer satisfaction and provides the opportunity to meet their needs, which is why the decisions related to the design of these networks are of great importance. Enjoy. Therefore, in this study, the design of a closed-loop logistics network to reduce pollution and environmental pollution using the Bertsimas and wire stabilization method was presented. The mathematical model to be presented in this research was presented by considering the objectives of minimizing transportation costs, minimizing the time of receiving raw materials from the supplier and minimizing the time of product return from the customer to the separation center. Due to the strategic nature of the closed-loop supply chain, which with the approximate solution space causes a lot of costs to be delivered to the system to increase the accuracy of the answers of the mathematical model and application of this goal in this study It is used to reduce the computational time of the model, the results obtained with high accuracy. On the other hand, because the operational logic of solving Lagrange release is based on a single-objective model, first multi-objective mathematical model with Augmented Epsilon-Constraint The target was converted and then the Lagrange release algorithm was implemented on it.
    Keywords: Closed-loop supply chain, Uncertainty, robust optimization, Epsilon Constraint
  • Doan Hoang Tuan, Navee Chiadamrong*

    Data uncertainty and multiple conflicting objectives are two crucial issues that the Decision Makers (DMs) must handle in making Aggregate Production Planning (APP) decisions in real practice. In order to address these two-mentioned issues, this study presents a multi-objective multi-product multi-period APP problem in an uncertain environment. The model strives to minimize the total costs of the APP plan, total changing rate in workforce levels, and total holding inventory and backorder quantities simultaneously through the Robust Possibilistic Chance-Constrained Programming (RPCCP) optimization approach. In this integrated approach, the RPCCP is applied for handling uncertain data. The RPCCP can not only handle any fuzzy position in the fuzzy model but also control the robustness of optimality and feasibility of the fuzzy model. Then, an Augmented Epsilon-Constraint (AUGMECON) technique is used to cope with multiple conflicting objectives. The AUGMECON technique can produce exact Pareto optimal solutions, which offer the DMs different selections to assess against conflicting objectives. Next, an industrial case study is provided to validate the applicability and effectiveness of the proposed methodology. The obtained outcomes indicate that the proposed RPCCP model outperforms the Possibilistic Chance-Constrained Programming (PCCP) model in terms of interested performance measurements (i.e., average and standard deviation of the objective function). In addition, a set of strong Pareto optimal solutions can be generated to accommodate alternative selections according to the DM’s preferences. Finally, by applying the Max-Min method, the best compromised (trade-off) solution is determined through a comparison among the attained Pareto solutions.

    Keywords: Aggregate production planning, robust possibilistic programming, chance-constrained, credibilitymeasure, multiple-objective optimization, epsilon-constraint
  • محمدباقر فخرزاد *، رضا لطفی
    در مقالاتی که به موضوع مدیریت موجودی توسط فروشنده پرداخته شده است، کمتر به میزان نشر آلاینده های محیط زیست از جمله دی اکسید کربن و سبز بودن لجستیک توجه گردیده است. در این مقاله، مدل سبز مدیریت موجودی توسط فروشنده در زنجیره تامین دوسطحی در حالت مواجه مشتری با کمبود، محدودیت انبار و تعداد سفارشات مورد بررسی قرار گرفته شده است. تابع هدف اول، بیشینه کردن سود فروشنده، شامل میزان فروش منهای هزینه های تولید، توزیع و نگهداری موجودی در حالت مواجه با جریمه های کمبود، و تابع هدف دوم شامل کمینه نمودن میزان انتشار دی اکسید کربن در اثر جابجایی و لجستیک کالاها می باشد. با توجه به اینکه مدل دوهدفه مزبور، غیر محدب و غیرخطی است لذا با استفاده از نرم افزار GAMS مسئله حل گردیده و از الگوریتم اپسیلون محدودیت برای تبادل بین اهداف و به دست آوردن جبهه پارتو در ابعاد کوچک بهره برداری شده است. همچنین مدل فوق با روش سنتی کنترل موجودی در شرایط کمبود مقایسه و عملکرد بهتر مدل فوق مشخص شده است. برای ابعاد بزرگ از الگوریتم ژنتیک مرتب سازی غیر مغلوب (NSGA-II) برای تولید جواب نزدیک به بهینه استفاده شده است. برای تنظیم پارامترهای الگوریتم (NSGA-II) از روش آزمایشات تاگوچی بهره برداری گردیده شده است. نتایج مدل سازی نشان داده است در حالت مجاز بودن کمبود، با کاهش هزینه کمبود، میزان سود و ارسال کالا و میزان سفارشات بیشتر شده و میزان بهینه کمبود و نشر آلاینده ها کمتر گردیده و بدین ترتیب هزینه کمبود موجودی کاهش یافته است.
    کلید واژگان: مدیریت موجودی، زنجیره تامین سبز، اپسیلون محدودیت، الگوریتم ژنتیک
    Mohammad-Bagher Fakhrzad *, Reza Lotfi
    In the articles that have been investigated by the vendor managed inventory less attention to environmental pollution or emission of green logistics is considered. In this paper, the issue of green backorder vendor managed inventory in two-echelon supply has been considered. But innovation in green conditions of this article or reducing the amount of pollution is as a function intended purpose. In view of customer facing staff shortages in the supply chain, two-echelon warehouse and limits the number of orders is considered. The first objective is to maximize profit of vendor, which includes sales minus production and distribution costs and facing to shortage cost. The second objective function is minimizing the amount of pollution caused by the movement of goods. According to the model as a model of bi-objective, non-convex and non-linear algorithms is solved by GAMS and Epsilon-Constraint on a small scale can be used to obtain the Pareto front and compare with traditional inventory management in shortage state and for large scale non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) was used to solve the model. To adjust the algorithm parameters NSGA-II Taguchi method has been exploited in this article. The results of this research is that allowed the shortage situation, the lack of cost reduction and environmental pollution reduction, the greater the amount of shipping and orders as well as the lack of a less optimal to reduce the cost of inventory shortages.
    Keywords: Vendor Managed Inventory, Two Echelon Supply Chain, Epsilon Constraint, NSGA, II
  • مهدی جقتایی نوایی*، محسن رجب زاده، علی بزرگی امیری
    تفکر ناب یک استراتژی مدیریتی است که در تمام سازمان ها از جمله سازمان های ارائه دهنده خدمات بهداشتی- درمانی قابل به کارگیری بوده و ایده اصلی آن شناسایی و حذف اتلاف ها است. مکان یابی درست یک تسهیل درمانی در زنجیره تامین سلامت، نقش مهمی در پیاده سازی این تفکر در سازمان دارد، چرا که نزدیکی این مراکز به تامین کنندگان از یک سو متضمن تامین سریع و کم هزینه نیازهای بیماران و از سوی دیگر نزدیکی آنها به مراکز جمعیتی موجب دسترسی سریع و ارزان بیماران به این مراکز می شود. بدین ترتیب مکان یابی درست مراکز بهداشتی- درمانی می تواند تا حدود زیادی موجب کاهش اتلاف در وقت و هزینه شود. در این مقاله یک مدل برنامه ریزی ریاضی چندهدفه جدید به منظور مکان یابی و تخصیص خدمات ارائه شده در مراکز درمانی و بیمارستانی ارائه شده است. این مدل با ترکیب هم زمان مدل مکان یابی تسهیلات و تحلیل پوششی داده ها، خدمات با کیفیتی را با حداقل هزینه برای مراجعین فراهم می نماید. در ادامه نیز از روش محدودیت اپسیلون اصلاح شده برای حل مدل پیشنهادی استفاده شده است. همچنین مکان یابی خدمات قابل ارائه در بیمارستان های شهرستان های آمل و تخصیص آنها به مراکز جمعیتی در قالب یک مطالعه موردی انجام و نتایج حاصل تحلیل شده است.
    کلید واژگان: تفکر ناب، مکان یابی تسهیلات، بیمارستان، تحلیل پوششی داده ها، محدودیت اپسیلون
    Mahdi Navaee, Joghtaee*, Mohsen Rajabzadeh, Ali Bozorgi, Amiri
    Lean thinking is management strategy that is applicable to all organizations including health care organizations, and its main idea is to eliminate waste. Finding a suitable location for treatment facilities in the health chain plays an important role in the implementation of this idea in the organization, because on the one hand, proximity to suppliers of medical centers ensures rapid and low-cost supply of patient needs. On the other hand, locating health centers near the population areas leads to quick and affordable access to them. Thus locating health centers in a right position can largely reduce the waste of time and money. In this paper, a multi objective mathematical model was developed to locate and allocate Services provided at the clinics and hospitals. The model combines facility location model and DEA simultaneously to provide high quality services at reasonable costs to the clients. The proposed model has been solved using epsilon constraint method, besides locating provided services in Amol hospitals and assigning them to population areas has been done as a case study.
    Keywords: Lean Thinking, Facility Location, Hospital, DEA, Epsilon Constraint
  • مهدی بشیری، امیر فرشباف گرانمایه

    یافتن بهترین ترکیب عوامل کنترلی برای بهینه سازی توامان چندین متغیر پاسخ که اکثرا با یکدیگر در تضادند، یکی از مهم ترین نیازهای مسائل صنعتی است. روش معمول برای حل این گونه مسائل استفاده از رگرسیون چندجمله یی برای شناسایی روابط بین عوامل کنترلی و متغیرهای پاسخ است، در حالی که شبکه ی عصبی مصنوعی در حالاتی که این روابط پیچیده باشد قابلیت مناسب تری از خود نشان می دهند. در این نوشتار، برخلاف حالت های به کار برده شده، متغیرهای پاسخ به عنوان ورودی و عوامل کنترلی به عنوان خروجی شبکه ی عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده اند تا با ترکیب شبکه ی عصبی مصنوعی، تکنیک محدودیت جزئیپانویس (varepsilon-constraint) و الگوریتم ژنتیک بتوان ترکیبات غیرمسلط کارایی در مسئله ی چندپاسخه ارائه داد. قابلیت روش ارائه شده در قالب مثال عددی بیان شده است که نشان دهنده ی کارایی روش پیشنهادی نسبت به سایر رویکردهای موجود است.

    کلید واژگان: مسئله ی چندپاسخه، جواب غیرمسلط، شبکه ی عصبی مصنوعی، محدودیت جزئی، الگوریتم ژنتیک
    M. Bashiri, A. Farshbaf, Geranmayeh

    S‌i‌m‌u‌l‌t‌a‌n‌e‌o‌u‌s o‌p‌t‌i‌m‌i‌z‌a‌t‌i‌o‌n o‌f m‌u‌l‌t‌i‌p‌l‌e r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e p‌r‌o‌b‌l‌e‌m‌s i‌s a‌n i‌m‌p‌o‌r‌t‌a‌n‌t p‌r‌o‌b‌l‌e‌m i‌n m‌a‌n‌u‌f‌a‌c‌t‌u‌r‌i‌n‌g c‌a‌s‌e‌s. P‌o‌l‌y‌n‌o‌m‌i‌a‌l r‌e‌g‌r‌e‌s‌s‌i‌o‌n i‌s a c‌o‌m‌m‌o‌n m‌e‌t‌h‌o‌d f‌o‌r f‌i‌n‌d‌i‌n‌g t‌h‌e r‌e‌l‌a‌t‌i‌o‌n‌s‌h‌i‌p b‌e‌t‌w‌e‌e‌n c‌o‌n‌t‌r‌o‌l‌l‌a‌b‌l‌e f‌a‌c‌t‌o‌r‌s a‌n‌d r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e‌s. S‌o‌m‌e r‌e‌s‌e‌a‌r‌c‌h‌e‌r‌s h‌a‌v‌e s‌h‌o‌w‌e‌d t‌h‌a‌t a‌r‌t‌i‌f‌i‌c‌i‌a‌l n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k‌s h‌a‌v‌e b‌e‌t‌t‌e‌r p‌e‌r‌f‌o‌r‌m‌a‌n‌c‌e w‌h‌e‌n t‌h‌e r‌e‌l‌a‌t‌i‌o‌n‌s‌h‌i‌p‌s a‌r‌e f‌a‌r t‌o‌o c‌o‌m‌p‌l‌e‌x. I‌n t‌h‌e m‌u‌l‌t‌i‌p‌l‌e r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e p‌r‌o‌b‌l‌e‌m‌s, d‌e‌t‌e‌r‌m‌i‌n‌a‌t‌i‌o‌n o‌f n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s i‌s m‌o‌r‌e v‌a‌l‌u‌a‌b‌l‌e t‌h‌a‌n f‌i‌n‌d‌i‌n‌g o‌n‌l‌y o‌n‌e s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n a‌s a‌n o‌p‌t‌i‌m‌u‌m t‌r‌e‌a‌t‌m‌e‌n‌t, w‌h‌i‌l‌e t‌h‌i‌s s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n i‌s o‌n‌e o‌f t‌h‌e o‌b‌t‌a‌i‌n‌e‌d n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s. U‌n‌l‌i‌k‌e o‌t‌h‌e‌r e‌x‌i‌s‌t‌i‌n‌g r‌e‌s‌e‌a‌r‌c‌h i‌n‌t‌o u‌s‌i‌n‌g n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k‌s f‌o‌r m‌u‌l‌t‌i‌p‌l‌e r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e p‌r‌o‌b‌l‌e‌m‌s, i‌n t‌h‌e p‌r‌o‌p‌o‌s‌e‌d m‌e‌t‌h‌o‌d, r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e‌s a‌r‌e a‌s‌s‌u‌m‌e‌d a‌s i‌n‌p‌u‌t‌s, a‌n‌d c‌o‌n‌t‌r‌o‌l‌l‌a‌b‌l‌e f‌a‌c‌t‌o‌r‌s a‌r‌e a‌s‌s‌u‌m‌e‌d a‌s t‌a‌r‌g‌e‌t‌s o‌f t‌h‌e n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k. T‌h‌i‌s k‌i‌n‌d o‌f i‌n‌p‌u‌t a‌n‌d t‌a‌r‌g‌e‌t d‌e‌f‌i‌n‌i‌t‌i‌o‌n f‌o‌r n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k‌s h‌e‌l‌p‌s u‌s t‌o d‌e‌t‌e‌r‌m‌i‌n‌e n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s b‌y e‌m‌p‌l‌o‌y‌i‌n‌g a n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k, a‌n e‌p‌s‌i‌l‌o‌n c‌o‌n‌s‌t‌r‌a‌i‌n‌t t‌e‌c‌h‌n‌i‌q‌u‌e a‌n‌d a g‌e‌n‌e‌t‌i‌c a‌l‌g‌o‌r‌i‌t‌h‌m. T‌h‌e p‌r‌o‌p‌o‌s‌e‌d m‌e‌t‌h‌o‌d i‌n‌c‌l‌u‌d‌e‌s t‌h‌r‌e‌e m‌a‌j‌o‌r s‌t‌e‌p‌s: 1) m‌o‌d‌e‌l‌i‌n‌g t‌h‌e r‌e‌l‌a‌t‌i‌o‌n b‌e‌t‌w‌e‌e‌n r‌e‌s‌p‌o‌n‌s‌e‌s a‌n‌d c‌o‌n‌t‌r‌o‌l‌l‌a‌b‌l‌e f‌a‌c‌t‌o‌r‌s b‌y e‌m‌p‌l‌o‌y‌i‌n‌g a n‌e‌u‌r‌a‌l n‌e‌t‌w‌o‌r‌k, 2) f‌i‌n‌d‌i‌n‌g n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s u‌s‌i‌n‌g a‌n e‌p‌s‌i‌l‌o‌n c‌o‌n‌s‌t‌r‌a‌i‌n‌t a‌n‌d a g‌e‌n‌e‌t‌i‌c a‌l‌g‌o‌r‌i‌t‌h‌m, 3) s‌i‌e‌v‌i‌n‌g s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s o‌b‌t‌a‌i‌n‌e‌d f‌r‌o‌m t‌h‌e l‌a‌s‌t s‌t‌e‌p a‌n‌d d‌e‌t‌e‌r‌m‌i‌n‌i‌n‌g s‌t‌r‌o‌n‌g n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s. F‌o‌r s‌h‌o‌w‌i‌n‌g t‌h‌e e‌f‌f‌i‌c‌i‌e‌n‌c‌y o‌f t‌h‌e p‌r‌o‌p‌o‌s‌e‌d m‌e‌t‌h‌o‌d, n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s f‌o‌r a n‌u‌m‌e‌r‌i‌c‌a‌l e‌x‌a‌m‌p‌l‌e f‌r‌o‌m t‌h‌e l‌i‌t‌e‌r‌a‌t‌u‌r‌e a‌r‌e d‌e‌t‌e‌r‌m‌i‌n‌e‌d b‌y u‌s‌i‌n‌g t‌h‌e p‌r‌o‌p‌o‌s‌e‌d a‌p‌p‌r‌o‌a‌c‌h. C‌o‌m‌p‌a‌r‌i‌n‌g t‌h‌e r‌e‌s‌u‌l‌t‌s s‌h‌o‌w‌s t‌h‌a‌t o‌b‌t‌a‌i‌n‌e‌d n‌o‌n-d‌o‌m‌i‌n‌a‌t‌e‌d s‌o‌l‌u‌t‌i‌o‌n‌s o‌b‌t‌a‌i‌n‌e‌d b‌y t‌h‌e p‌r‌o‌p‌o‌s‌e‌d m‌e‌t‌h‌o‌d f‌o‌r t‌h‌e e‌x‌a‌m‌p‌l‌e, a‌r‌e o‌f‌t‌e‌n b‌e‌t‌t‌e‌r t‌h‌a‌n o‌t‌h‌e‌r r‌e‌s‌e‌a‌r‌c‌h r‌e‌s‌u‌l‌t‌s f‌o‌r t‌h‌e s‌a‌m‌e e‌x‌a‌m‌p‌l‌e.

    Keywords: Multiple response optimization, non-dominated solutions, artificial neural networks, epsilon constraint, genetic algorithm
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