جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه multiple objective programming در نشریات گروه فنی و مهندسی
multiple objective programming
در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه multiple objective programming در مقالات مجلات علمی
-
Journal of Optimization in Industrial Engineering, Volume:15 Issue: 33, Summer and Autumn 2022, PP 167 -177A Crew Scheduling Problem (CSP) is a highly complex airline optimization problem, which includes two sub-problems, namely Crew Rostering Problem (CRP) and Crew Pairing Problem (CPP). Solving these problems sequentially may not lead to an optimal solution. To overcome this shortcoming, the present study introduces a new bi-objective formulation for the integrating CPP and CRP by considering the reserve crew with the objectives of crew cost minimization and crew reserve maximization. The integrated model generates and assigns pairings to a group of crew members by taking into account the rules and regulations about employing the manpower (i.e., crew member) and crew reservation in order to reduce flight delays or even cancellations due to the unexpected disruptions. An Ant Colony Optimization (ACO) algorithm is used to solve the considered problem. To justify the efficiency of this proposed algorithm in solving the presented model, different test problems are generated and solved by ACO and GAMS. The computational results indicate that solutions obtained by the proposed ACO algorithm have a 2.57% gap with the optimal solutions reported by GAMS as optimization software on average and significantly less CPU time for small-sized problems. Also, ACO obtains better solutions in significantly shorter CPU time for large-sized problems. The results indicate the efficient performance of the proposed algorithm in solving the given problems.Keywords: Crew Planning, Multiple objective programming, Combinatorial optimization, Air transport, Metaheuristics
-
Portfolio optimization is one of the most important issues for effective and economic investment. There is plenty of research in the literature addressing this issue. Most of these pieces of research attempt to make the Markowitz’s primary portfolio selection model more realistic or seek to solve the model for obtaining fairly optimum portfolios. An efficient frontier in the typical portfolio selection problem provides an illustrative way to express the tradeoffs between return and risk. With regard to the modern portfolio theory as introduced by Markowitz, returns are usually extracted from past data. Therefore our purpose in this paper is to incorporate future returns scenarios in the investment decision process. In order to representative points on the efficient frontier, the minimax regret portfolio is calculated, on the basis of the aforementioned scenarios. In this way, the areas of the efficient frontier that are more robust than others are identified. The main contribution in this paper is related to the extension of the conventional minimax regret criterion formulation, in multi-objective programming problems. The validity of the proposed approach is verified through an empirical testing application on the top 75 companies of Tehran Stock Exchange Market in 2017.Keywords: Multiple objective programming, portfolio optimization, minimax regret, robustness
-
یکی از تصمیمات مهم در طراحی شبکه زنجیره تامین، انتخاب مکان بهینه برای تسهیلات است. تسهیلات زنجیره تامین اعم از تولیدکننده و توزیع کننده بسته به موقعیت مکان کارایی های متفاوتی دارد. در این پژوهش، موضوع کارایی تسهیلات از طریق مدل تحلیل پوششی داده ها به طراحی شبکه زنجیره تامین اضافه می شود و یک مدل چندهدفه برای طراحی یک شبکه زنجیره تامین کارا ارائه می شود. مدل پیشنهادی مناسب ترین مکان را برای کارخانجات و توزیع کنندگان انتخاب می کند و از این طریق هم زمان هزینه کل زنجیره تامین را کاهش و کارایی را افزایش می دهد. زنجیره تامین مورد مطالعه شامل چندین محصول و چندین ماده اولیه با چهار لایه تامین کنندگان، تولیدکنندگان، توزیع کنندگان و مشتریان می شود. مدل پیشنهادی تولیدکنندگان و توزیع کنندگان را مکان یابی می کند و میزان خرید از هر تامین کننده را برنامه ریزی می کند. بررسی نتایج حل مثال عددی نشان می دهد اضافه کردن کارایی موجب ارتقای مدل زنجیره می شود. به عبارت دیگر با درنظرگرفتن تبادل بین توابع هزینه و کارایی، طراحی شبکه زنجیره تامین با تسهیلات کارا بهتر از حالتی است که کارایی هیچ اهمیتی نداشته باشد و شبکه فقط بر مبنای کاهش هزینه ها طراحی شود.کلید واژگان: برنامه ریزی چندهدفه، تحلیل پوششی داده ها، طراحی شبکه زنجیره تامین، کاراییOne of the most important decisions in supply chain network (SCN) design is choosing the optimal location for the facilities. The facilities in SCN have different efficiency according to their locations. In this paper, efficiency of facilities is added to the supply chain network design by using data envelopment analysis model, and a multi-objective model is presented for the design of efficient supply chain network. The proposed model chooses the most appropriate place for manufacturers and distributors thereby decreases the total cost of the supply chain and simultaneously increases the efficiency. The desired supply chain has several raw materials and products, with four layers of suppliers, manufacturers, distributors and customers. The proposed model is locating manufacturers and distributors, and planning the purchase of any suppliers. The results of numerical example show that adding efficiency promotes the supply chain network model. Namely, with regard to the tradeoff between cost and efficiency objectives, SCN design with efficient facilities is better than networks based only on cost objective function.Keywords: Efficiency, Data envelopment analysis, Multiple objective programming, Supply chain network design
-
International Journal of Supply and Operations Management, Volume:2 Issue: 2, Summer 2015, PP 798 -820In this research author reviews references related to the topic of multi criterion (goal programming, multiple objective linear and nonlinear programming, bi-criterion programming, Multi Attribute Decision Making, Compromise Programming, Surrogate Worth Trade-off Method) and various versions of vehicle routing problem (VRP), Multi depot VRP (MDVRP), VRP with time windows (VRPWTW), Stochastic VRP (SVRP), Capacitated VRP (CVRP), Fuzzy VRP (FVRP), Location VRP (LVRP), Backhauling VRP(BHVRP), Facility Location VRP (FLVRP), and Inventory control VRP (ICVRP). Although, VRP is a research area with rich research works and powerful researchers there found only 81 articles that relates various vehicle routing type problems with various multiple objectives techniques. This author found that there is no research done in some areas of VRP (i.e., FVRP, ICVRP, LRP and CVRP). It is interesting to see that this research area was completely an unattractive to master students (with zero research reported) and a somewhat attractive area to doctoral students (with 6 researches reported). Among the many multi criterion programming techniques available only three of them (goal programming, bi-criterion programming, linear and nonlinear multi objective programming) are being employed to solve the problem.Keywords: Vehicle routing problem, Multiple objective programming, Multi Attribute Decision Making, Heuristics, Meta-heuristic, Decision making
-
پاسخگویی سریع به نیاز متغیر موجود و انعطاف پذیری لازم مرتبط با آن از مسائل مهم در صنایع پیچیده امروزی است. تصمیم گیری درباره نحوه به کارگیری تسهیلات ساخت در شبکه و تخصیص و طرح تحویل سفارش ها را می توان از تصمیم های مهم استراتژیک در این حوزه دانست. در این تحقیق یک مدل برنامه ریزی ریاضی خطی مختلط عدد صحیح چندهدفه برای مکان یابی و تخصیص تقاضا با معیارهای چابکی و امنیت ارائه می شود. اهداف این مدل برنامه ریزی عبارت است از پراکندگی تسهیلات و هزینه حمل ونقل در شبکه همراه هزینه های ثابت و متغیر تاسیس در هر دوره. همچنین از یکی از روش های بسیار پرکاربرد تصمیم گیری چندمعیاره، به نام برنامه ریزی آرمانی، استفاده شد. تصمیماتی درباره فعال یا غیر فعال شدن هر تسهیل در یک افق چندین دوره ای و تخصیص بهینه تقاضا در این مدل گنجانده شد. در انتهای مقاله نیز، به منظور نمایش نحوه عملکرد مدل ارائه شده، یک مثال عددی تحلیل شده است.
کلید واژگان: برنامه ریزی آرمانی، برنامه ریزی ریاضی چندهدفه، شبکه های چنددوره ای و چندکالایی، طراحی چابک شبکه تقاضاResponsibility in demand networks is one of the most important measures of performance. The concept of agility and flexibility in service and production. Variety and changes in demand need more flexible network design that can cope with potential shortage and delay. This paper presents new mathematical model to optimize the design of demand network when there are highly variable demands. It also takes security measures into the accounts that lead to the less discoverable nodes and centers in the network. The final mixed integer linear programming model has been applied on a real system and the results have been discussed at the end of the paper.Keywords: Agile design, Multiple objective programming, Goal programming, Multiperiod, multicommodity networks
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.