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

mixed integer linear programming model

در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه mixed integer linear programming model در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه mixed integer linear programming model در مقالات مجلات علمی
  • Ali Namazian *, Reza Babazadeh

    Ensuring an adequate and healthy blood supply is a persistent challenge that healthcare systems worldwide face. The need for blood donors and their products is constant, while the supply from donors is somewhat irregular, and the demand for these products is often unpredictable. Furthermore, the levels of demand and blood donation are uncertain. As a result, uncertainty plays a crucial role in the blood supply chain, especially during crises such as earthquakes and pandemics. In this regard, designing the  Blood Supply Chain Network (BSCN) under uncertainty is essential for meeting fluctuating demand, addressing logistical challenges, responding to emergencies, and ensuring the quality and safety of blood products throughout the supply chain. This research aims to present a Mixed-Integer Linear Programming (MIP) model under uncertainty for strategic and tactical decision-making in the blood supply chain over a determined planning horizon. The fuzzy theory approach has been used to incorporate uncertainty into the model's parameters. An interactive fuzzy solution approach based on credibility measurement has been developed to solve the fuzzy optimization model. The results obtained from designing and implementing the proposed model in a case study indicate the desirable efficiency of this model in determining the optimal number and location of facilities in a BSCN, including fixed facilities, temporary facilities, and blood banks, as well as the optimal amount of blood transfer between different entities of the blood supply chain. Furthermore, a sensitivity analysis of the parameters is performed to determine the most influential factors affecting the objective function of the problem.

    Keywords: Blood Supply Chain, Healthcare Systems, Uncertainty, Mixed-Integer Linear Programming Model
  • امیر یعقوبی، علی بزرگی امیری*، محسن صادق عمل نیک

    سیستم سلامت از نظر ماهیتی سلسله مراتبی است که وجود پیوند ارتباطی بین سطوح مختلف آن، حل مسیله ی مکان یابی را برای هریک از سطوح به طور مجزا غیرممکن می سازد. هدف این پژوهش، ایجاد یک شبکه ی خدمات سلامت سه سطحی است. بدین منظور، هریک از مکان های داوطلب به عنوان یک واحد تصمیم گیرنده در نظر گرفته شده اند و کارایی هر یک از مکان های داوطلب محاسبه شده است. همچنین یک مدل خطی عدد صحیح مختلط دوهدفه توسعه داده شده که به دنبال کمینه سازی زمان جابه جایی و بیشینه سازی کارایی از طریق انتخاب مکان های با کارایی بالاتر است. از روش حدی اصلاح شده برای حل مدل دوهدفه پیشنهادی استفاده شده است. به منظور ارزیابی مدل پیشنهادی یک مطالعه ی واقعی روی منطقه ی 1 شهر تهران انجام گرفت. نتایج حل مدل نشان دهنده ی وجود ناسازگاری بین اهداف است. همچنین تاثیر پارامتر ارجاع روی جریان بیماران در سیستم به وضوح مشخص است. مقایسه ی شبکه ی موجود با شبکه ی پیشنهادی حاکی از بهبود در وضعیت موجود از نقطه نظر اهداف ارایه شده است.

    کلید واژگان: سیستم سلامت، شبکه ی خدمات سلامت سه سطحی، مدل برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط، روش حدی اصلاح شده
    A. Yaqoubi, A. Bozorgi-Amiri *, M. Sadegh Amalnic

    The healthcare system can be hierarchical in nature. There is a linkage between the di erent levels, which makes it hard to solve the location problems for each level of this system separately. This system may consist of primary health centers, regional health centers, and hospitals. A growing body of evidence reveals the importance of primary care to health of societies. Hence, all countries should provide ecient, e ective, timely, and fair basic health services. This may consist of primary health centers, regional health centers, and hospitals. The aim of this research is designing a three-level health service network. To touch this purpose, we deem each candidate location as a decision-making unit and, then, calculate the eciency score of this location based on the Non-Radial RAM method. In this paper, a bi-objective mixed-integer linear programming (MILP) model was introduced for a hierarchical three-level health service network design problem. The rst objective function minimizes total transportation time from patient zones to each level. The second objective function seeks to maximize eciency by selecting more ecient locations. We use the augmented e-constraint method (AUGMECON2) to solve the bi-objective mathematical model. To prove the applicability and validity of the proposed decision model, we provided a real case study in the city of Tehran. The results of the suggested model show that there is a con ict between objectives. Besides, the impact of the referral parameter on the ow of patients in the system is clear.

    Keywords: Healthcare systems, three-level healthservice network, mixed-integer linear programming model, Non-Radial RAM method, augmented e-constraint method
  • فریبرز مرادی، مهدی یزدانی *

    با توجه به رقابتی شدن بازار، تولیدکنندگان مجبور به افزایش کارایی و اثربخشی فعالیت‌های خود شده‌اند. در این راستا توجه به مسیله‌ی زمان‌بندی در محیط‌های تولیدی یک مبحث استراتژیک برای بقا در اینبازار رقابتی است. از مهم‌ترین مسایل در حوزه‌ی زمان‌بندی، مسیله‌ی زمان‌بندی کارگاه باز است که تا کنون در تحقیقات صورت گرفته در این خصوص، به منابع انسانی توجهی نشده است. در این پژوهش، یک مدل برنامه‌ریزی ریاضی عدد صحیح مختلط برای مسیله‌ی زمان‌بندی کارگاه باز دوهدفه با منابع دوگانه‌ی محدود انسان و ماشین ارایه شده است. ابعاد کوچک مسئله با استفاده از روش دقیق محدودیت اپسیلون حل شده است. در ادامه با توجه به پیچیدگی حل و Np-hard بودن این مسیله، از الگوریتم ژنتیک رتبه‌بندی نامغلوب و الگوریتم میرایی ارتعاش چندهدفه برای حل مسئله بهره گرفته‌ایم. تحلیل نتایج محاسباتی، بیان‌گر عملکرد و خروجی بهتر الگوریتم ژنتیک رتبه‌بندی نامغلوب است.

    کلید واژگان: زمان بندی کارگاه باز، منابع دوگانه محدود انسان و ماشین، مدل سازی ریاضی برنامه ریزی عدد صحیح مختلط، بهینه یابی چندهدفه، الگوریتم ژنتیک رتبه بندی نامغلوب، الگوریتم میرایی ارتعاش چندهدفه
    F. Moradi, M. Yazdani*

    Due to the competitiveness of the market, manufacturers have been forced to increase their activity effectiveness and efficiency. The shortening of the life cycle and the period of product supply to the market have forced manufacturers to increase the efficiency of their activities and production processes. As regards, the scheduling process and sequencing of efficient operations in manufacturing environments is one of the strategic issues for survival in the competitive market. Workshop environments such as job shop and flow shop are used in many industrial and service processes. One of the most challenging scheduling problems is the open shop scheduling one, but researches in this realm have not paid much attention to human resources. When there is no limit to the processing route of any job on shop machines, this model is referred to as an open shop. The open shop scheduling problem is a strategic issue. However, in most of available schedules in the literature, only workshop equipment, such as machines, is considered as limited resources, but in reality we are confronted with limited human and machine resources. In this study, a mixed-integer programming model is presented for the bi-objective open shop scheduling problem with limited human and machine dual resources. Small-sized problems are solved by using the exact epsilon-constraint method. According to the Np-hardness of this problem, two pareto-based meta-heuristics algorithms were used which are the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGAII) and Multi-objective Vibration Damping optimization (MOVDO). In order to analyze and compare the algorithms, we used four different indicators which include: The number of members of the first Pareto front, mean of ideal distance and diversity and spacing measures. Also, 30 problems in three scales (small, medium, large) have been generated. The computational results shows that the NSGAII is more functional and has better output in comparison to the other presented algorithm.

    Keywords: Open shop scheduling, dual resource constrained, Mixed integer linear programming model, multi objective optimization, non dominated sorting genetic algorithm, multi objective vibration damping optimization
  • پرویز فتاحی *، حسام پرند

    امروزه شرکت ها به ایجاد یکپارچگی منظمی در تمام فرایندهای تولیدی نیازمندند. مدیریت زنجیره ی تامین، فرصت هایی برای یکپارچه سازی و مدیریت درون شرکتی و بین شرکتی پیشنهاد می کند. در این مطالعه بر آن بخش از زنجیره ی تامین که توامان به حمل و نقل بین تامین کننده و مشتری و مدیریت موجودی مشتری، در قالب حل نوعی از مسئله ی مسیریابی موجودی می پردازد، متمرکز می شویم. مدل پیشنهادی مسئله با در نظر گرفتن چندمحصولی بودن تقاضای مشتری و با هدف کمینه کردن مجموع هزینه های حمل و نقل، نگه داری موجودی، کمبود و دیرکرد موعد تقاضا، در فضای مدل خطی ترکیبی با عدد صحیح ارائه ی می شود. با توجه به ماهیت پیچیده ی مسئله که آن را در زمره ی مسائل N P-H a r d قرار می دهد، یک الگوریتم ابتکاری سازنده برای حل مدل پیشنهاد می شود و نتایج عددی آن با نتایج دو روش حل دقیق و الگوریتم ژنتیک پیشنهادی مقایسه می شود. نتایج عددی حاصله نشان گر کارایی الگوریتم پیشنهادی است.

    کلید واژگان: مسیریابی موجودی، چندمحصولی، مدل خطی ترکیبی عدد صحیح، الگوریتم ابتکاری سازنده، الگوریتم ژنتیک
    P. FATTAHI *, H. PARAND

    Today, companies need to integrate all production processes from raw material to nal consumers. Supply chain management suggests opportunities to achieve integration and management within the companies and between them. Since interests of the loops in the supply chain do not necessarily follow the same function, the Vendor-Managed Inventory (VMI) is an approach that seeks to make interaction and coordination between di erent loops in supply chain in the area of inventory and demand management. This paper considers a part of the supply chain that involves a transportation between supplier, customer, and inventory customer management simultaneously by VMI approach to deal with the solution of some kinds of inventory routing problems. The proposed mixed integer linear programming model, in terms of multiple product customer demands, aims to minimize the total costs of transportation, inventory storage, lack of demand, and tardy demands. Due to the complexity of the problem which puts it among NPHard problems, a constructive heuristic algorithm was proposed to solve the model. Two scenarios, each of which consists of 20 samples, were designed to evaluate the performance of the proposed algorithm. Di erent scenarios were created to evaluate the exibility of the objective function in dealing with di erent conditions. Two sets of problems (of small-medium and large-sizes) were presented to evaluate the proposed algorithm. In small- and medium-sized problems, the results of the proposed algorithm compared with those of linear programming model are solved by Cplex solver in GAMS software. To evaluate the performance of the proposed algorithm in producing high quality solutions at small and medium sizes, two methods were proposed. At rst, results of the proposed algorithm are compared with the upper and lower bounds produced by Cplex solver. Second, three performance parameters were de ned and the solutions were evaluated by them. To evaluate the proposed algorithm in large-sized scales, a benchmark Genetic Algorithm was used. Numerical results show the performance of the proposed algorithm.

    Keywords: Inventory routing problem, Multiple product, Mixed integer linear programming model, Constructiveheuristic, Genetic Algorithm
  • Bahman Naderi, Mehdi Yazdani
    Although lot streaming scheduling is an active research field, lot streaming flexible flow lines problems have received far less attention than classical flow shops. This paper deals with scheduling jobs in lot streaming flexible flow line problems. The paper mathematically formulates the problem by a mixed integer linear programming model. This model solves small instances to optimality. Moreover, a novel artificial bee colony optimization is developed. This algorithm utilizes five effective mechanisms to solve the problem. To evaluate the algorithm, it is compared with adaptation of four available algorithms. The statistical analyses showed that the proposed algorithm significantly outperformed the other tested algorithms.
    Keywords: Lot streaming, Flexible flow line scheduling, Mixed integer linear programming model, Artificial bee colony optimization
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