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

nsga-ii algorithm

در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه nsga-ii algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه nsga-ii algorithm در مقالات مجلات علمی
  • الهام نجاتی، مهدی یوسفی نژاد عطاری*، عسگر حاجی بدلی
    هدف

    یکی از حیاتی ترین زیر مجموعه های سیستم مراقبت های بهداشتی پیوند عضو می باشد و از آن جاکه مراکز پیوند عضو به صورت مستقیم با عمل های جراحی و درنتیجه، زندگی انسان ها سروکار دارند، اهمیت این موضوع مورد توجه بیشتری قرار گرفته است. یکی از عمده ترین تفاوت های زنجیره تامین پیوند عضو با سایر زنجیره های تامین احتمال فساد محصولات مربوطه می باشد. لذا زمان و هم چنین بحث مکان یابی مراکز پیوند عضو از اهمیت ویژه ای برخوردار است. از طرفی، با توجه به رشد سریع تقاضا برای پیوند عضو و کمبود منابع، زمان انتظار بیمار برای تکمیل پروسه پیوند نقش حیاتی را در سیستم پیوند اعضا ایفا می کند.

    روش شناسی پژوهش:

     این مطالعه یک مدل ریاضی دوهدفه استوار برای مساله مکان یابی تخصیص مراکز پیوند عضو تحت شرایط عدم قطعیت ارایه می دهد که هزینه های کل سیستم پیوند عضو و هم چنین میانگین زمان انتظار بیمار برای انجام پیوند عضو را که از یک سیستم صف G/G/m تبعیت می کند، کمینه می سازد.

    یافته ها

    برای حل این مدل الگوریتم ژنتیک رتبه بندی نامغلوب (NSGA-II) به کار گرفته شده است. درنهایت، قابلیت اجرای این مدل و کارایی الگوریتم مذکور نسبت به شاخص های تعریف شده از طریق آزمایش های عددی نشان داده شده است.

    اصالت/ارزش افزوده علمی: 

    از آن جاکه هر عضو زمان مشخصی را می تواند خارج از بدن سپری کند و احتمال فساد یا کاهش کیفیت پیوند وجود دارد، زمان بین خروج عضو از بدن و تکمیل عمل پیوند نقشی اساسی در سیستم پیوند عضو ایفا می کند.

    کلید واژگان: بهینه سازی چندهدفه، الگوریتم NSGA-II، پیوند عضو، تئوری صف، مدیریت زنجیره تامین
    Elham Nejati, Mahdi Yousefi Nejad Attari *, Asgar Hajibadali
    Purpose

    One of the most vital subcategories of the health care system is organ transplantation, and since organ transplant centers deal directly with surgical operations and, as a result, human lives, the importance of this issue has received more attention. One of the major differences between the organ transplant supply chain and other supply chains is the possibility of corruption of related products. Therefore, the time and also the location of organ transplant centers are of special importance. On the other hand, due to the rapid growth of the demand for organ transplantation and the lack of resources, the patient's waiting time to complete the transplantation process plays a vital role in the organ transplantation system.

    Methodology

    This study presents a robust bi-objective mathematical model for the location problem of allocating organ transplant centers under uncertainty, which includes the total costs of the organ transplant system as well as the average patient waiting time for organ transplantation, which follows a G/G/m queuing system.

    Findings

    To solve this model, the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) has been used. Finally, the applicability of this model and the efficiency of the mentioned algorithm compared to the defined indicators have been shown through numerical experiments.

    Originality/Value:

     Since each organ can spend a certain amount of time outside the body and there is a possibility of corruption or a decrease in the quality of the transplant, the time between the organ leaving the body and the completion of the transplant operation plays an essential role in the transplant system.

    Keywords: Multi objective Optimization, NSGA-II algorithm, organ transplantation, Queuing Theory, Supply chain management
  • سپیده اسدی زیدآبادی، ابراهیم رضایی نیک*

    هدف از این تحقیق، توسعه ی یک مدل زنجیره ی تامین چندمحصولی چنددوره یی با در نظر گرفتن ضایعات مواد اولیه ی موجود در محموله ی خریداری شده
    از تامین کننده، ضایعات مواد اولیه حین تولید و کارایی نیروی انسانی است. این مدل به صورت برنامه ریزی عدد صحیح مختلط دوهدفه، با اهداف کمینه سازی
    هزینه ها و کمینه سازی ضایعات مواد اولیه در شرایط عدم قطعیت است. در دنیای واقعی برخی پارامترهای زنجیره ی تامین مانند تقاضا با عدم قطعیت مواجه اند، بنابراین رویکرد بهینه سازی استوار سناریومحور برای مواجهه با این عدم قطعیت به کار برده شده است. برای حل مدل، ابتدا مدل مذکور با روش محدودیت اپسیلون و دو الگوریتم N S G A-I I و 2S P E A حل شده است. سپس کیفیت جواب و زمان حل آنها با یکدیگر مقایسه شده است. برای اتخاذ تصمیم از میان پاسخ های پارتو از شاخص ارزیابی عملکرد M I D و روش فرایند تحلیل سلسله مراتبی)A H P(استفاده شده است.

    کلید واژگان: بهینه سازی استوار سناریومحور، الگوریتم NSGA-II، الگوریتم 2SPEA، عدم قطعیت، طراحی زنجیره ی تامین
    S. Asadi Zeidabadi, E. Rezaee Nik*

    Nowadays, increasing the quality level in production systems and reducing costs are two of the signi cant goals of manufacturers. More manufacturers pay for more qualitative raw materials, more skilled labor, and more advanced and accurate machines the more waste is reduced. Increasing quality levels and decreasing costs become more complex when some parameters are under uncertainty. One of the methods to encounter uncertainties is robust optimization, where uncertainty probability distribution is unknown. As a consequence, the robust scenario-based approach, which is presented by Mulvey, is applied. In this paper, we present a biobjective scenario-based supply chain model. In this model, three echelons including suppliers, manufacturers, and customers are considered. Also, we consider uncertainty in backorder, demand, and cost values. The rst objective function aims to minimize supply chain costs including production, raw material purchasing, production inventory holding, raw material inventory holding, transportation, and backorder. The second objective function aims to minimize the total amount of raw material wastes in the production line and supplier batch. The proposed model has been de ned as a multi-product, multi-period, multiple suppliers, multiple customers, and multiple transportation modes mixed-integer linear programming model. Also, in this model, workforce e- ciency, storage and transportation capacities, and inventory planning are considered. The model parameters are considered randomly distributed. The Epsilon constraint method, NSGA-II, and SPEA2 algorithms are applied to solving the proposed model. Also, the Taguchi method is applied to tune the parameters of the algorithms. Then, a comparison between the quality of results and the CPU time of these methods is provided. This comparison indicates that the use of evolutionary algorithms provides close results with the exact method in a shorter CPU time. Afterward, the Mean Ideal Distance (MID) and Analytic Hierarchy Process (AHP) methods are respectively employed to evaluate Pareto fronts performance and make a decision about selecting the best cost and quality level policy.

    Keywords: Robust optimization, NSGA-II algorithm, SPEA2 algorithm, uncertainty, supply chain design
  • صادق فیض الهی، وحید شرفی*
    امروزه برای دستیابی به منافع رقابتی در بازار، طراحی شبکه زنجیره تامین، امری ضروری است. بهینه سازی این شبکه منجر به مدیریت کارا و موثر عملیات کل زنجیره تامین می شود. در این مقاله یک زنجیره تامین حلقه بسته طراحی شده است که به صورت چند هدفه، چند سطحی و تک محصولی با بازگشت محصول بررسی می شود. اهداف اصلی این مسیله، حداقل کردن هزینه ها، افزایش سود حاصل از محصول بازیافتی، افزایش صرفه جویی هزینه های حاصل از بازیافت و اثرات زیست محیطی می باشد. از طرفی با توجه به اینکه در دنیای واقعی، داده های مربوط به شاخص های اثرگذار در مسایل، به صورت قطعی در دسترس نمی باشد بنابراین استفاده از رویکرد غیرقطعی مناسبتر خواهد بود. در این مطالعه نیز، تقاضا و ظرفیت تامین کننده غیر قطعی و رویکرد استفاده شده برای حل مدل چند هدفه رویکرد  THو با استفاده از نرم افزار GAMS حل و مورد بررسی قرار گرفت. با افزایش سایز مسیله، حل مدل با روش ذکر شده غیر ممکن است بنابراین مسیله پیشنهادی با استفاده از الگوریتم های MOPSO و NSGA-II حل و نتایج عملکرد هر دو الگوریتم با هم مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج نشان دهنده این است که جواب های تولیدی با الگوریتم NSGA-II از کیفیت بالاتری برخوردار است.
    کلید واژگان: زنجیره تامین حلقه بسته، تقاضای فازی، ظرفیت تامین کننده فازی، الگوریتم NSGA-II، الگوریتم MOPSO
    Dadegh Feizollahi, Vahid Sharafi *
    Nowadays, in order to achieve competitive advantages in the market, it is essential to design the supply chain network. Optimizing this network leads to efficient and effective management of the entire supply chain operation. In this article, a closed loop supply chain is designed, which is examined as multi-objective, multi-level and single product with product returns. The main goals of this issue are to minimize costs, increase profit from recycled products, increase cost savings from recycling and environmental effects. On the other hand, due to the fact that in the real world, the data related to the effective indicators in the problems are not available definitively, so it will be more appropriate to use the non-deterministic approach. In this study, the demand and capacity of the non-deterministic supplier and the approach used to solve the TH approach multi-objective model were solved and investigated using GAMS software. By increasing the size of the problem, it is impossible to solve the model with the mentioned method, so the proposed problem was solved using MOPSO and NSGA-II algorithms and the performance results of both algorithms were compared. The results show that the answers produced by the NSGA-II algorithm are of higher quality.
    Keywords: Closed loop supply chain, Fuzzy Demand, fuzzy supplier capacity, NSGA-II algorithm, MOPSO algorithm
  • Ata Ganjloo, Nasser Motahari Farimani, Ebrahim Rezaee Nik, Pardis Roozkhosh

    In evaluating projects, there are many qualitative criteria, weighting, and quantifying, which have no definitive nature and are associated with various ambiguities. Also, because of the relationship between these conflicting criteria (goals), no single and multip optimal solutions (non-dominant set) should be sought. Because of the relationship between these inconsistent criteria (goals), no single and multiple optimal solutions (non-dominant set) should be sought. Accordingly, this study aims to provide an appropriate approach to develop a model for selecting construction projects in the public sector based on a mathematical multi-objective fuzzy model, which can cover the multi-objective nature of the problem and consider inherent inaccuracies and problem uncertainties. This paper first converts the model to a non-linear model by fractional planning concepts, defuzzification according to Jimenez and Yang approaches, then solves by a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) to provide a more comprehensive model for governmental project selection public when allocating budget. This paper is attempted to develop a new model for selecting construction projects while considering the uncertainty of parameters using fuzzy theory in the public sector to show the performance of the developed model. The fuzzy model solution is compared with the deterministic model to analyze the results. The results show the improvements reflect the success rate of accomplishment for the corresponding goals in the fuzzy model compared to the exact one.

    Keywords: Capital project selection, fuzzy goal programming, fractional linear programming, NSGA-II algorithm
  • روح الله کیانی قلعه نو، صادق نیرومند*، حسین دیده خانی، علی محمودی راد
    هدف

    بهینه سازی تراز منفی پرتفوی مالی شعب با رعایت محدودیت های تعریف شده در نظام بانکی ایران.

    روش شناسی پژوهش

     در سال های اخیر مدل های متعددی برای سبد سرمایه گذاری پیشنهاد شده است. در بانک ها، عملیات سرمایه پذیری به موازات سرمایه گذاری انجام می شود. جذب سپرده و پرداخت وام ارکان اصلی سرمایه پذیری و سرمایه گذاری هستند و اساس پرتفوی منابع و مصارف در بانک را شکل می دهند. در این پژوهش یک مدل برنامه ریزی چند هدفه طراحی شده است، که اهداف آن ماکزیمم سازی بازدهی و مینیم سازی ریسک هستند.

    یافته ها

    رویکرد مسیله بگونه ای است که با اخذ هزینه های اداری و پرسنلی و نرخ های سود سپرده و تسهیلات و نرخ مبادلات بازار داخلی بتواند پرتفوهای متنوع پیشنهاد دهد. شعب متناسب با اقتضایات خود پرتفوی مناسب را به عنوان هدف و برنامه کاری انتخاب می کنند.

    اصالت/ارزش افزوده علمی

    به دلیل ماهیت مسیله، که غیرخطی سخت می باشد، مدل با استفاده از الگوریتم تکاملی NSGA-II حل شده است. خروجی حل مسیله، مجموعه ای از جواب های بهینه، روی مرز پاراتو می باشد. هر یک از پرتفوها، متناسب با میزان بازدهی و ریسک، یک انتخاب استراتژیک برای تصمیم گیرنده است.

    کلید واژگان: پرتفوی، موسسات مالی و اعتباری، بازدهی و ریسک، الگوریتم NSGA-II، مدل چند هدفه
    Rouhollah Kiyani Ghalehno, Sadegh Niroomand *, Hosein Didekhani, Ali Mahmoodirad
    Purpose

     Optimizing the negative balance of the financial portfolio of branches by observing the limits defined in the banking system of Iran.

    Methodology

     In recent years, several models have been proposed for the investment portfolio. In banks, Fundraising operations are carried out in parallel with investments. Attracting deposits and repaying loans are the main pillars of investment and form the basis of the resource and expenditure portfolio in the bank. In this research, a multi-objective planning model is designed to maximize returns and minimize risk.

    Findings

     The approach of the problem is such that by taking administrative and personnel costs and interest rates on deposits and facilities and exchange rates of the domestic market can offer a variety of portfolios. The branches select the appropriate portfolio as the goal and work plan according to their requirements.

    Originality/Value

     Due to the nature of the problem, which is hard nonlinear, the model is solved using NSGA-II evolutionary algorithm. The output of solving the problem is a set of optimal solutions on the Pareto frontier. Each of the portfolios is a strategic choice for the decision-maker, according to the level of return and risk.

    Keywords: Portfolio, Financial, Credit Institutions, Return, risk, NSGA-II algorithm, multi-objective model
  • Parham Azimi *, Abulfazl Asadollahi
    In this research, a hierarchical location-allocation problem is modeled in a queue framework. The queue model is considered as M/M/1/k, in which system capacity is finite, equals to k. This is the main contribution of the current research. Customer's enters to the system in order to find the service according to a Poisson. In this problem, the hierarchical location-allocation model is considered in two levels. Also, the model has two objective functions: maximizing the total number of demand coverage and minimizing the waiting time of customers in queues to receive services. After modeling and verifying the validity of the presented model, it is solved using NSGA II and MOPSO meta-heuristics.
    Keywords: Location-Allocation Problems, Hierarchical Models, Multi-objective programming, Taguchi method, NSGA-II Algorithm, M-M-m Queuing Model
  • Akbar Javanmardi *, Ashkan Hafezalkotob
    Transportation in the industrialized world plays an important role in the economic development of countries by enabling the consumption of products at very remote locations. Transportation costs are one of the most important parts of the finished products’ costs. In general, locating-routing-arc is highly important for industries that are heavily involved with the end customers such as the consumer product industries. In these industries, due to the insignificant difference between the products of the various companies, the maintenance of the market and the loyalty of customers depend on the timely availability of the required products. Hence, providing the customers ‘need at the right time and place with high level of responding is highly important to get customers’ satisfaction. In this study, the problem of locating-routing-arc is studied by using game theory. In the investigated problem, there are a number of demand points as customers, each of which has a specific demand (delivered, handover or return) of every type of products and each customer determines the delivery time for each product. To solve the Problem in Small dimensions, a mathematical model is presented in the form of the mixed integer, two-objective, multi-cyclic, and multi-commodity and for to solve the problem in big dimensions in the form of NP-HARD. The model is to test the validation of the proposed model, a ε-constraint method is used and Pareto solutions are calculated. Then due to the complexity of the problem in big dimensions. We used the meta-heuristics NSGA-II algorithm in cooperative and non-cooperative modes. Finally, the results if cooperative methods were used to allocate the amount of savings.
    Keywords: Locating, routing arc, ε-constraint method, NSGA-II algorithm
  • Mani Sharifi, Pedram Pourkarim Guilani, Mohammadreza Shahriari
    in the new production systems, finding a way to improving the product and system reliability in design is a very important. The reliability of the products and systems may improve using different methods. One of this methods is redundancy allocation problem. In this problem by adding redundant component to sub-systems under some constraints, the reliability improved. In this paper we worked on a three objectives redundancy allocation problem. The objectives are maximizing system reliability and minimizing the system cost and weight. The structure of sub-systems are k-out-of-n and the components have constant failure rate. Because this problem belongs to Np. Hard problems, we used NSGA II multi-objective Meta-heuristic algorithm to solving the presented problem.
    Keywords: reliability, Redundancy allocation problem, multi, objectives problem, k, out, of, n, NSGA II 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