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

robust programming

در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه robust programming در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه robust programming در مقالات مجلات علمی
  • مریم همتی*، مسعود ربانی، محمد رضا مهرگان
    هدف
    یکی از بزرگ ترین چالش های قرن بیست و یکم پاسخگویی به نیازهای جمعیت رو به رشد جهان است. زنجیره تامین کالاهای فاسدشدنی ازجمله مواد غذایی، لبنیات، داروها و فرآورده های خونی اخیرا به دلیل تاثیر آن ها بر زندگی انسان ها مورد توجه قرار گرفته اند. در این مقاله به طراحی یک شبکه زنجیره تامین پایدار برای اقلام فسادپذیر پرداخته شده است. برای بهینه سازی این زنجیره تامین یک مدل برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط چندهدفه (MILP) برای فرمول بندی مساله توسعه داده شده است. نرخ زوال ثابت (تاریخ انقضا) در نظر گرفته شده است.روش شناسی پژوهش: برای انجام محاسبات تحقیق از نرم افزار گمز و روش ترکیبی تجزیه بندرز و ضریب لاگرانژ استفاده شده و بر اساس جدول های داده های مطالعه شده نتایجی به دست می آید و وزن نسبی پایداری جواب (ω) برابر 0/5و وزن نسبی پایداری مدل برابر 5000 برای تطبیق اهداف پیشنهادی توسعه داده شده است. این مقایسات نشان دهنده این است که شبکه ای که در همه اهداف عملکردی ارایه شده قوی بوده است.
    یافته ها
    نتایجی که از روش ترکیبی در مورد سه تابع هدف تعریف شده برای مدل اصلی به دست آمده این حقیقت را نشان می دهد نتایج تکرار یک در مقایسه با تکرارهای دیگر جواب های بهتری را به ما ارایه می دهد.اصالت/ارزش افزوده علمی: پژوهش حاضر را می توان از اولین پژوهش های بهینه سازی دانست که یک زنجیره تامین چند سطحی و چند محصولی-چند دوره ای، با عدم قطعیت در پارامترها را در صنعت دارویی ارایه داده و هزینه های زیست محیطی تولید و حمل ونقل و هزینه های اجتماعی پایداری از قبیل تصادفات و حوادث گزارش شده، رضایت شغلی، امنیت، روزهای کاری ازدست رفته را به طور هم زمان با بعد اقتصادی در تصمیم گیری های مرتبط با مدیریت تخصیص، مکان یابی و مسیریابی ترکیب می کند.
    کلید واژگان: زنجیره تامین پایدار فسادپذیر، ریسک اختلال، عدم قطعیت، استوار
    Maryam Hemmati *, Masoud Rabbani, Mohammad Reza Mehregan
    Purpose
    One of the biggest challenges of the 21st century is meeting the needs of the growing world population. The supply chain of perishable goods, including food, dairy products, medicines, and blood products, has recently received attention due to their impact on human life. In this article, the design of a sustainable supply chain network for perishable items has been discussed. To optimize this supply chain, a multi-objective Mixed Integer Linear Programming (MILP) model has been developed to formulate the problem. Fixed deterioration rate (expiration date) is considered.
    Methodology
    To perform the research calculations, GAMS software and the combined method of Bander's analysis and Lagrange coefficient were used, and based on the data, results were obtained, and the relative weight of the stability of the solution (ω) was equal to 0.5 and the relative weight of the stability of the model was (ω) equal to 5000 has been developed to meet the proposed objectives. These comparisons show that the presented network was robust in all performance objectives.
    Findings
    The results obtained from the combined method regarding the three objective functions defined for the main model show this fact. The results of the first iteration provide us with better answers compared to the other iterations.Originality/Value: This research can be considered as one of the first optimization papers that presented a multi-level and multi-product-multi-period supply chain with uncertainty in the parameters in the dairy and pharmaceutical industries and the environmental costs of production and transportation and sustainable social costs such as reported accidents and incidents, job satisfaction, safety, reduction of dispatch time and lost working days simultaneously with the economic dimension in management-related decisions. Allocation combines location and routing.
    Keywords: Perishable Sustainable Supply Chain, Disruption Risk, Uncertainty, Robust Programming
  • طاهر کوچکی تاجانی، علی محتشمی*، مقصود امیری، رضا احتشام راثی
    هدف

    هدف از این مطالعه طراحی یک مدل زنجیره تامین خون استوار که شامل مراحل جمع آوری، فرآوری و توزیع خون و محصولات خونی با درنظر گرفتن طول عمر و سن تقاضا بوده است که مدل پیشنهادی به دنبال کاهش هزینه های متحمل بر زنجیره تامین و نیز کاهش کمبود و اتلاف محصولات خونی می باشد.

    روش شناسی پژوهش:

     در این تحقیق از روش برنامه نویسی ریاضی غیر خطی به منظور مدل سازی مساله تحقیق استفاده شده و به منظور مواجه با عدم قطعیت در پارامترهای مساله نیز روش برنامه ریزی استوار امکانی-منعطف مختلط مبتنی بر داده های فازی پیشنهاد شده است. مدل طراحی شده ابتدا به منظور اعتبارسنجی با مثال های عددی در سایز کوچک و بزرگ و با استفاده از داده های واقعی در یک مطالعه موردی در نرم افزار گمز مورد ارزیابی قرار گرفته است.

    یافته ها

    یافته های تحقیق چه در بخش اعتبار سنجی و چه در بخش مطالعه موردی، بیانگر کارایی مدل پیشنهادی می باشد. هم چنین خروجی مدل انعطاف پذیری مورد قبولی در مقابل عدم قطعیت مشاهده شده در پارامترهای تحقیق داشته است.

    اصالت/ارزش افزوده علمی: 

    در این تحقیق به جهت کاهش کمبود فرآورده های خونی در شرایطی که محصول خونی هم گروه با محصول خونی موردتقاضا موجود نباشد، از اصل تطبیق پذیری ABO-RH  به منظور جایگزین نمودن تقاضای واصله با موجودی قابل تطبیق استفاده شده است و هم چنین به منظور مقابله با عدم قطعیت در پارامترهای غیرقطعی در زنجیره تامین یک راهکار مبتنی بر بهینه سازی استوار امکانی-منعطف پیشنهاد شده است.

    کلید واژگان: برنامه ریزی استوار، برنامه ریزی استوار امکانی، برنامه ریزی ریاضی غیرخطی، زنجیره تامین خون
    Taher Kouchaki Tajani, Ali Mohtashami *, Maghsoud Amiri, Reza Ehtesham Rasi
    Purpose

    This paper aimed to design a robust blood supply chain model that includes the stages of collection, processing and distribution of blood and blood products taking into account the lifespan and age of demand, which seeks to reduce supply chain costs and reduce the shortage and waste of blood products.

    Methodology

    In this paper, MINLP method is used to model the research problem and in order to face the uncertainty in the problem parameters, the MPFRP method based on fuzzy data is proposed. The designed model was first evaluated for validation with numerical examples in small and large size and using real data in a case study in GAMS software?

    Findings

    Using numerical examples and real data, the output indicates the performance of the proposed model. The output also had acceptable flexibility in the face of uncertainty in the parameters of the research model.

    Originality/Value:

     In this study, in order to reduce the shortage of blood products in situations where blood product is not available in the same group as the requested blood product, the ABO-RH adaptability principle has been used to replace the received demand with a compatible inventory. And also, to deal with uncertainty in uncertain parameters in the supply chain a solution based onmixed possibilistic-flexible robust programming is proposed.

    Keywords: robust programming, Robust Possibilistic Programing, Mixed integer non-liner programing, blood supply chain
  • Naeme Zarrinpoor *, Zeinab Aray, Mahnaz Sheikholeslami
    After a natural disaster, medical supplies will be in high demand in the disaster-affected communities. Providing prompt and high-quality rescue resources is critical to the emergency relief network's overall quality. This study presents a mathematical optimization model for constructing a multi-period emergency relief system that minimizes the system's overall expected costs. The model considers location, allocation, and distribution decisions as well as flow of medical supplies and injured people. Medical supply distribution centers and roads are vulnerable to failure in the suggested model. Since certain parameters in the real world are unknown, the model parameters' uncertainty is explored. There are four sources of uncertainty regarding the number of injured people, demand, costs, and the probability of failure. To cope these uncertainties, a robust-stochastic optimization approach is used. Also, a case study focused on an earthquake in southern and western cities of Fars province is discussed to assess the efficacy of the suggested model. The findings demonstrate that the robust-stochastic approach is capable of effectively controlling cost and demand uncertainty, and that failing to account for uncertainty when planning relief logistics would be extremely deceptive. The planned relief system has the highest cost at the highest level of uncertainty, but it will offer a better protected solution to uncertainty with a greater level of robustness. The stochastic model has the lowest cost, but it is unable to produce the most conservative solution with the best uncertainty protection when there is a great deal of uncertainty in the system.
    Keywords: Relief logistics planning, Preparedness, response phases, Disruption, Uncertainty, Robust programming
  • Foroogh Ghollasi, Hassan Hosseini Nasab *, MohammadBagher Fakhrzad, Javad Tayyebi

    This paper addresses a bi-objective mixed integer optimization model under uncertainty for population partitioning problem. The objective functions are to minimize the number of communications between partitions and to balance their population. The main constraints are defined for creating contiguous and compact partitions as well as assigning uniquely each basic unit to one partition. To deal with the uncertainty of parameters, a robust programming method is proposed that causes the uncertainty parameters lie between the interval of best-case (the deterministic mode) and worst-case (the highest uncertainty level for all parameters). As the suggested method is NP-Hard, three meta-heuristic algorithms NSGAII, PESA, and SPEA are developed and, to evaluate the efficiency of the algorithms, 10 small-size examples, 10 medium-size examples and, 10 large-size examples are generated and solved. According to computational results, the SPEA has the best performance. The method is examined for a real-world application, as a case study in Iran.

    Keywords: partitioning, interval uncertainty, Multi-Objective Optimization, robust programming
  • Atousa Zarindast, Seyed Mohamad Seyed Hosseini *, Mir Saman Pishvaee

    Robust supplier selection problem, in a scenario-based approach has been proposed, when the demand and exchange rates are subject to uncertainties. First, a deterministic multi-objective mixed integer linear programming is developed; then, the robust counterpart of the proposed mixed integer linear programming is presented using the recent extension in robust optimization theory. We discuss decision variables, respectively, by a two-stage stochastic planning model, a robust stochastic optimization planning model which integrates worst case scenario in modeling approach and finally by equivalent deterministic planning model. The experimental study is carried out to compare the performances of the three models. Robust model resulted in remarkable cost saving and it illustrated that to cope with such uncertainties, we should consider them in advance in our planning. In our case study different supplier were selected due to this uncertainties and since supplier selection is a strategic decision, it is crucial to consider these uncertainties in planning approach.

    Keywords: Supplier selection, Robust programming, Discount, Currency exchange rate uncertainty
  • رضا قسمتی، مهدی غضنفری *، میرسامان پیشوایی
    تصمیمات مربوط به طراحی شبکه زنجیره تامین جزء تصمیمات راهبردی مدیریت زنجیره تامین است که نقش بسزایی در عملکرد کارای زنجیره تامین ایفا می کند، اما دو عامل مهم و تاثیرگذار بر عملکرد زنجیره تامین از یک سو وقوع اختلالات احتمالی و آسیب های ناشی از آن و از سوی دیگر ماهیت غیرقطعی پارامترهای معمول کسب وکار است. درنتیجه، شبکه زنجیره تامین طراحی شده باید دربرابر وقوع اختلال پایا و در مواجهه با عدم قطعیت معمول کسب وکار استوار باشد. این پژوهش یک مدل جدید برنامه ریزی فازی- احتمالی استوار برای طراحی یک شبکه زنجیره تامین چنددوره ای ارائه می دهد که به طور هم زمان به این دو موضوع مهم پرداخته است. ابتدا به منظور طراحی پایای مدل، با درنظرگرفتن دو نوع تسهیل آسیب ناپذیر و آسیب پذیر دربرابر وقوع اختلالات احتمالی یک رویکرد بدبینانه سخت به کار گرفته شد و سپس برای مواجهه با عدم قطعیت معمول کسب وکار یک مدل فازی استوار توسعه داده شد. انعطاف پذیری در محدودیت(های) مشتری و تعیین سطح بهینه این محدودیت(ها) نیز در مدل مذکور مطالعه شده است. به علاوه، به منظور توسعه مفهوم قابلیت اطمینان در این مسئله و پوشش دادن ویژگی های مهمی از مسائل دنیای واقعی، اختلال جزئی غیرقطعی و محدودیت زمان مورد انتظار مشتری در مدل سازی مسئله لحاظ شده است. در انتها به منظور نمایش اثربخشی و کاربردی بودن مدل توسعه داده شده، از مطالعه موردی مربوط به یک شرکت فعال در نظام سلامت ایران استفاده شده است.
    کلید واژگان: اختلال جزئی غیرقطعی، برنامه ریزی استوار، شدت اختلال، طراحی پایای شبکه زنجیره تامین
    Reza Ghesmati, Mahdi Ghazanfari *, Mir Saman Pishvaee
    Supply chain network design decisions are among the strategic decisions of supply chain management which play significant role on the efficient performance of the supply chain. However, there are two challenging factors which may have great impact on the supply chain performance. These factors are on the one hand disruptions and their attendant damages and on the other hand uncertain nature of business-as-usual parameters. Therefore, the supply chain being designed should be reliable against disruptions as well as should be robust under business-as-usual uncertainty. This paper proposes a new robust fuzzy-probabilistic programming model for designing a reliable multi-period supply chain network which can cope with the two challenging factors, simultaneously. At first, in order to design a reliable model, by taking into account two types of facilities, that are fail able and non-fail able against probabilistic disruptions, a hard worst case approach is employed. Then to deal with business-as-usual uncertainty a robust fuzzy programming is developed. Flexible constraints of customers and determining the optimum level of satisfying these constraints is also considered in the model. Furthermore, to incorporate the concept of reliability in the problem and to cover the important features of real life supply chains, uncertain partial disruption and constraints of expected delivery time of customers are taken into account in the model. Finally, an industrial case study related to a manufacturer engaged in the healthcare system of Iran is applied to demonstrate the effectiveness and the applicability of the developed model.
    Keywords: Disruption severity, Reliable supply chain network design, Robust programming, Uncertain partial disruption
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