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

meta-heuristic algorithm

در نشریات گروه مواد و متالورژی
تکرار جستجوی کلیدواژه meta-heuristic algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه meta-heuristic algorithm در مقالات مجلات علمی
  • سید محمد رضاییان، نبی الله رمضانی*، مجید عباسی

    مدیریت سمت تقاضا موضوع مهمی است که در سال های اخیر به طور گسترده مورد بحث و بررسی در صنعت برق قرار گرفته است. فرآیندهای صنعتی مانند تولید فولاد به طورکلی برنامه ریزی پیچیده ای دارند. در بسیاری از کشورهای صنعتی این کارخانه ها به طور مستمر در برنامه های DR شرکت می کنند. کوره های قوس الکتریکی در کارخانه های تولید فولاد به عنوان پتانسیل بالایی برای مدیریت سمت تقاضا شناخته می‎شوند. روشی که به طور معمول برای مدل سازی، بهینه سازی و به طورکلی برنامه ریزی چنین کارخانه هایی استفاده می شود شبکه کار-منابع (RTN) است. برای رفع مشکل دست یابی به جواب بهینه استفاده از یک الگوریتم فرا ابتکاری پیشنهاد می شود. به منظور مقایسه مطلوب از دو الگوریتم ژنتیک (GEN) و ازدحام ذرات (PSO) برای این منظور استفاده می شود. مطالعات موردی برای نشان دادن تاثیر روش پیشنهادی بر روی برنامه ریزی روزانه یک کارخانه فولاد انجام شده و به طور کلی نتایج حاصل، نشان دهنده آن است که در نظر گرفتن OLTC در برنامه ریزی کارخانه یک فولاد سبب بهبود قابل توجهی در کاهش هزینه های تمام شده روزانه آن می شود.

    کلید واژگان: صنایع فولاد، کوره های قوس الکتریکی، مدیریت سمت تقاضا، تپ چنجرهای آنلاین بار، الگوریتم فرا ابتکاری
    S. Mohammad Rezaeian, Nabiollah Ramezani *, Majid Abbasi

    Demand side management (DSM) is a popular topic that has been widely discussed in the electricity industry in recent years.Industrial processes, such as steel production, have complex planning in general.In many industrialized countries, these plants regularly participate in DR programs.Electric arc furnaces (EAFs) in steel mills have been recognized as having high potential for DSM.The widely used method for modeling, optimizing and planning such plants in general is the Resource-Task Network (RTN). To solve the problem of achieving optimal solution, it is recommended to use a meta-heuristic algorithm. For the purpose of comparison, two genetic (GEN) and particle swarm Optimization (PSO) algorithms are used for this purpose. Case studies were performed to illustrate the impact of the proposed method on the daily planning of a steel plant. Overall, the results indicate that incorporating on-load tapchangers (OLTC) into the planning of a steel plant results in improvements in reducing its daily costs.

    Keywords: Steel Industrials, Electric arc furnaces, Demand side management, OLTC, meta-heuristic algorithm
  • N. Torabi, R. Tavakkoli, Moghaddam *, E. Najafi, . Hosseinzadeh, Lotfi
    This paper presented a new two-stage green supply chain network, in which includes two innovations. Firstly, it presents a new multi-objective model for a two-stage green supply chain problem that considers the amount of shortage in the network, reworking, and carbon-trading cost produced in the green supply chain. Secondly, because of the complexity of this model, it uses a new multi-objective interior search algorithm (MOISA) to solve the presented model. The obtained results of the proposed algorithm were compared with the results of other multi-objective meta-heuristics, namely MOPSO, SPEA2, and NSGA-II. The outcomes demonstrate that the proposed MOISA gives better Pareto solutions and indicates the superiority of the proposed algorithm in most cases. This paper presented a new two-stage green supply chain network, in which includes two innovations. Firstly, it presents a new multi-objective model for a two-stage green supply chain problem that considers the amount of shortage in the network, reworking, and carbon-trading cost produced in the green supply chain. Secondly, because of the complexity of this model, it uses a new multi-objective interior search algorithm (MOISA) to solve the presented model. The obtained results of the proposed algorithm were compared with the results of other multi-objective meta-heuristics, namely MOPSO, SPEA2, and NSGA-II. The outcomes demonstrate that the proposed MOISA gives better Pareto solutions and indicates the superiority of the proposed algorithm in most cases.
    Keywords: Green Supply Chain Network, Multi-Objective Optimization, Carbon Price, Interior search algorithm, meta-heuristic 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