
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,692 |
تعداد مقالات | 72,232 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,200,531 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,030,246 |
توسعه مدل دوهدفه یکپارچه زمانبندی زنجیره تأمین سبز: تولید، توزیع و مسیریابی با وسیله نقلیه ناهمگن و پنجرههای زمانی مشتریان | ||
مدیریت صنعتی | ||
دوره 12، شماره 1، 1399، صفحه 47-81 اصل مقاله (469.81 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/imj.2020.294629.1007697 | ||
نویسندگان | ||
ملیحه گنجی1؛ حامد کاظمی پور* 2؛ سید محمد حاجی مولانا3؛ سید مجتبی سجادی4 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، واحد تهران مرکز، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
2استادیار، گروه مهندسی صنایع، واحد تهران مرکز ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
3استادیار، گروه مهندسی صنایع، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
4دانشیار، گروه کسب و کار جدید، دانشکده کارآفرینی دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
هدف: در این پژوهش مسئله یکپارچه زمانبندی زنجیره تأمین با تعیین واگذاری موعد تحویل، زمانبندی سفارشها روی یک ماشین در یک سیستم تولیدی و ارسال بهصورت دستهای، واگذاری به چندین وسیله حملونقل ناهمگن با توجه به ظرفیت و در نهایت، تحویل سفارشها به مشتریان در پنجره زمانی با هدف کمینهکردن کل هزینههای توزیع سفارشها و هزینههای ثابت و متغیر سوخت و انتشار کربن وسیله نقلیه و کل زمان دیرکرد سفارشهای مشتریان است. روش: مدل برنامهریزی مسئله بیانشده یک مدل ریاضی عدد صحیح غیرخطی مختلط بوده و برای حل آن از الگوریتمهای فرابتکاری چندهدفه MOPSO و NSGA-II بهره گرفته شده است. بهمنظور مقایسه دقیقتر نتایج حاصل از معیارهای عملکردی، از تحلیل آماری t زوجی در سطح اطمینان 95 درصد و 05/0 استفاده شد. یافتهها: نتایج حل حاصل از الگوریتمها و تحلیل آماری در سطح اطمینان 95، نشاندهنده عملکرد مناسب الگوریتم NSGA-II است، از این رو الگوریتم NSGA-II، برای مدل پیشنهادی، کارایی مناسبتری دارد. نتیجهگیری: این پژوهش به کاهش هزینههای تولید، توزیع، نگهداری موجودی و مصرف سوخت منجر میشود. همچنین میتوان به کمک این مسئله، موجودی محصولات و هزینههای نگهداری را کاهش داد. | ||
کلیدواژهها | ||
زمانبندی زنجیره تأمین سبز؛ مسئله یکپارچه تولید و توزیع؛ زمانبندی تولید؛ مسیریابی وسیله نقلیه ناهمگن؛ تحویل دستهای؛ پنجرههای زمانی مشتریان | ||
مراجع | ||
اصغریزاده، عزت اله؛ جعفر نژاد، احمد؛ زندیه، مصطفی؛ جویبار، سبحان (1396). تبیین الگوی مدلسازی ترافیک در مسائل مسیریابی خودرو مبتنی بر پارادایم حملونقل سبز (مورد مطالعه: شرکت زمزم). مدیریت صنعتی، 9(2)، 217-244. بشیری، مهدی؛ جلیلی، مجید (1393). الگوریتم ژنتیک در فضای تکهدفه و چندهدفه (مفاهیم و ابزارها). تهران: انتشارات دانشگاه شاهد. حاجیان، سیما؛ افشار کاظمی، محمدعلی؛ سید حسینی، سید محمد؛ طلوعی اشلقی، عباس (1398). ارائه مدل چندهدفه برای مسئله مکانیابی ـ مسیریابی ـ موجودی در شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته سبز چنددورهای و چندمحصولی برای کالاهای فاسدشدنی. مدیریت صنعتی، 11(1)، 83-110. شاهبندرزاده، حمید؛ نجمی، محمد حسن؛ عطایی، علیرضا (1396). ارائه مدل ریاضی بر اساس مسئله مسیریابی خودروی ظرفیتدار با پنجرههای زمانی برای جمعآوری زباله. مدیریت صنعتی، 9(1)، 147-166. صادقی مقدم، محمدرضا؛ مؤمنی، منصور؛ نالچیگر، سروش. (1388). برنامهریزی یکپارچه تأمین، تولید و توزیع زنجیره تأمین با بهکارگیری الگوریتم ژنتیک. مدیریتصنعتی، 1(2)، 71- 88.
References Ahmadizar, F., & Farhadi, S. (2015). Single-machine batch delivery scheduling with job release dates, due windows and earliness, tardiness, holding and delivery costs. Computers & Operations Research, 53, 194-205. Ai, T. J., & Kachitvichyanukul, V. (2009). A particle swarm optimization for the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Computers & Operations Research, 36(5), 1693-1702. Asgharizadeh, E., Jafarnejad, A., Zandieh, M., & Joybar, S. (2017). Explaining the model of traffic modeling in vehicle routing problems based on the green transportation paradigm (Case study: Zamzam Company). Journal of Industrial Management, 9 (2), 217-244. Atashpaz-Gargari, E., & Lucas, C. (2007, September). Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In 2007 IEEE congress on evolutionary computation (pp. 4661-4667). IEEE. Bashiri, M., Jalili, M. (2014). Genetic algorithm in single-objective and multi-objective space (concepts and tools). Tehran: Shahed University Press. (in Persian) Chen, Z. L. (1996). Scheduling and common due date assignment with earliness-tardiness penalties and batch delivery costs. European Journal of Operational Research, 93(1), 49-60. Chen, Z. L., & Vairaktarakis, G. L. (2005). Integrated scheduling of production and distribution operations. Management Science, 51(4), 614-628. Cheng, T. C. E., & Kahlbacher, H. G. (1993). Scheduling with delivery and earliness penalties. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 10(2), 145-152. Cheng, T. E., Gordon, V. S., & Kovalyov, M. Y. (1996). Single machine scheduling with batch deliveries. European Journal of Operational Research, 94(2), 277-283. Coello, C. A. C., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems (Vol. 5, pp. 79-104). New York: Springer. Deb, K., & Pratap, A. (2002). A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization, NSGA-II. Demir, E., Bektaş, T., & Laporte, G. (2012). An adaptive large neighborhood search heuristic for the pollution-routing problem. European Journal of Operational Research, 223(2), 346-359. Dondo, R., & Cerdá, J. (2015). The heterogeneous vehicle routing and truck scheduling problem in a multi-door cross-dock system. Computers & Chemical Engineering, 76, 42-62. Dong, J., Zhang, A., Chen, Y., & Yang, Q. (2013). Approximation algorithms for two-machine open shop scheduling with batch and delivery coordination. Theoretical Computer Science, 491, 94-102 Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995, November). Particle swarm optimization. In Proceedings of the IEEE international conference on neural networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). Fahimnia, B., Farahani, R. Z., Marian, R., & Luong, L. (2013). A review and critique on integrated production–distribution planning models and techniques. Journal of Manufacturing Systems, 32(1), 1-19. Feng, X., & Zheng, F. (2013, December). Integrated Job Scheduling with Parallel-Batch Processing and Batch Deliveries. In International Conference on Combinatorial Optimization and Applications (pp. 72-83). Springer, Cham. Geismar, H. N., Laporte, G., Lei, L., & Sriskandarajah, C. (2008). The integrated production and transportation scheduling problem for a product with a short lifespan. INFORMS Journal on Computing, 20(1), 21-33. Gharaei, A., & Jolai, F. (2018). A multi-agent approach to the integrated production scheduling and distribution problem in multi-factory supply chain. Applied Soft Computing, 65, 577-589. Goksal, F. P., Karaoglan, I., & Altiparmak, F. (2013). A hybrid discrete particle swarm optimization for vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Computers & Industrial Engineering, 65(1), 39-53. Golden, B., Assad, A., Levy, L., & Gheysens, F. (1984). The fleet size and mix vehicle routing problem. Computers & Operations Research, 11(1), 49-66. Gu, J., Gu, M., & Gu, X. (2015). A mutualism quantum genetic algorithm to optimize the flow shop scheduling with pickup and delivery considerations. Mathematical Problems in Engineering, 2015. https://doi.org/10.1155/2015/387082. Hajian, S., Afshar Kazemi, M. A., Seyed Hosseini, S. M., Toloui Ashlaghi, A. (2019). Presenting a multi-objective model for the location-routing-inventory problem in the multi-cycle green supply chain network of multi-period and multi-product for perishable goods. Journal of Industrial Management, 11 (1), 83-110. (in Persian) Hall, N. G., & Potts, C. N. (2003). Supply chain scheduling: Batching and delivery. Operations Research, 51(4), 566-584 Hamidinia, A., Khakabimamaghani, S., Mazdeh, M. M., & Jafari, M. (2012). A genetic algorithm for minimizing total tardiness/earliness of weighted jobs in a batched delivery system. Computers & Industrial Engineering, 62(1), 29-38. Herrmann, J. W., & Lee, C. Y. (1993). On scheduling to minimize earliness-tardiness and batch delivery costs with a common due date. European Journal of Operational Research, 70(3), 272-288. Ji, M., He, Y., & Cheng, T. E. (2007). Batch delivery scheduling with batch delivery cost on a single machine. European journal of operational research, 176(2), 745-755. Kalyanmoy, D. (2001). Multi objective optimization using evolutionary algorithms (pp. 124-124). John Wiley and Sons. Karimi, N., & Davoudpour, H. (2017). Integrated production and delivery scheduling for multi-factory supply chain with stage-dependent inventory holding cost. Computational and Applied Mathematics, 36(4), 1529-1544. Kim, E. S., & Oron, D. (2013). Coordinating multi-location production and customer delivery. Optimization Letters, 7(1), 39-50. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M.P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598), 671–680. Kumar, R. S., Kondapaneni, K., Dixit, V., Goswami, A., Thakur, L. S., & Tiwari, M. K. (2016). Multi-objective modeling of production and pollution routing problem with time window: A self-learning particle swarm optimization approach. Computers & Industrial Engineering, 99, 29-40. Lee, C. Y., & Chen, Z. L. (2001). Machine scheduling with transportation considerations. Journal of scheduling, 4(1), 3-24. Li, C. L., & Vairaktarakis, G. (2007). Coordinating production and distribution of jobs with bundling operations. IIE transactions, 39(2), 203-215. Li, G., Lu, X., & Liu, P. (2016). The coordination of single-machine scheduling with availability constraints and delivery. Journal of Industrial & Management Optimization, 12(2), 757-770. Li, J., Wang, D., & Zhang, J. (2018). Heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem based on fuel and carbon emissions. Journal of Cleaner Production, 201, 896-908 Mavrotas, G., & Florios, K. (2013). An improved version of the augmented ε-constraint method (AUGMECON2) for finding the exact pareto set in multi-objective integer programming problems. Applied Mathematics and Computation, 219(18), 9652-9669. Mazdeh, M. M., & Rostami, M. (2014). A branch-and-bound algorithm for two-machine flow-shop scheduling problems with batch delivery costs. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 1(2), 94-104. Mazdeh, M. M., Zaerpour, F., Zareei, A., & Hajinezhad, A. (2010). Parallel machines scheduling to minimize job tardiness and machine deteriorating cost with deteriorating jobs. Applied Mathematical Modelling, 34(6), 1498-1510 Mazdeh, M., Heydari, M., & Karamouzian, A. (2016). An integrated model of scheduling, batch delivery and supplier selection in a make-to-order manufacturing system. Decision Science Letters, 5(2), 189-200. Moons, S., Ramaekers, K., Caris, A., & Arda, Y. (2017). Integrating production scheduling and vehicle routing decisions at the operational decision level: a review and discussion. Computers & Industrial Engineering, 104, 224-245. Mula, J., Peidro, D., Díaz-Madroñero, M., & Vicens, E. (2010). Mathematical programming models for supply chain production and transport planning. European Journal of Operational Research, 204(3), 377-390. Noroozi, A., Mazdeh, M. M., Heydari, M., & Rasti-Barzoki, M. (2018). Coordinating order acceptance and integrated production-distribution scheduling with batch delivery considering Third Party Logistics distribution. Journal of manufacturing systems, 46, 29-45. Pundoor, G., & Chen, Z. L. (2005). Scheduling a production–distribution system to optimize the tradeoff between delivery tardiness and distribution cost. Naval Research Logistics (NRL), 52(6), 571-589. Rahimi, S., Abdollahpouri, A., & Moradi, P. (2018). A multi-objective particle swarm optimization algorithm for community detection in complex networks. Swarm and Evolutionary Computation, 39, 297-309. Rasti-Barzoki, M., & Hejazi, S. R. (2015). Pseudo-polynomial dynamic programming for an integrated due date assignment, resource allocation, production, and distribution scheduling model in supply chain scheduling. Applied Mathematical Modelling, 39(12), 3280-3289. Sadeghi Moghadam, M.R., Momeni, M., Nalchiger, S. (2010). Integrated Supply Chain Planning, Production and Distribution Using Genetic Algorithm. Journal of Industrial Management, 1 (2), 71-88. (in Persian) Schott, J. R. (1995). Fault Tolerant Design Using Single and Multicriteria Genetic Algorithm Optimization (No. AFIT/CI/CIA-95-039). Air Force Inst of Tech Wright-Patterson Afb Oh. Seifi, M., & Tavakkoli-Moghaddam, R. (2008). A new bi-objective model for a multi-mode resource-constrained project scheduling problem with discounted cash flows and four payment models. International Journal of Engineering, 21(4), 347-360. Shahbandarzadeh, H., Najmi, M.H., Ataiee, A. (2017). Provide a mathematical model based on the problem of routing a capacity vehicle with time windows for waste collection. Journal of Industrial Management, 9 (1), 147-166. (in Persian) Solomon, M. M. (1986). On the worst-case performance of some heuristics for the vehicle routing and scheduling problem with time window constraints. Networks, 16(2), 161-174. Sterna, M. (2011). A survey of scheduling problems with late work criteria. Omega, 39(2), 120-129. Tan, K. C., Lee, T. H., & Khor, E. F. (2002). Evolutionary algorithms for multi-objective optimization: Performance assessments and comparisons. Artificial intelligence review, 17(4), 251-290. Toth, P., & Vigo, D. (Eds.). (2002). The vehicle routing problem. Society for Industrial and Applied Mathematics. Wang, G., & Cheng, T. E. (2000). Parallel machine scheduling with batch delivery costs. International Journal of Production Economics, 68(2), 177-183. Wang, H., & Lee, C. Y. (2005). Production and transport logistics scheduling with two transport mode choices. Naval Research Logistics (NRL), 52(8), 796-809 Xiang, W., & Lee, H. P. (2008, June). Ant colony intelligence in agent coordination for dynamic manufacturing scheduling. In 2008 7th World Congress on Intelligent Control and Automation (pp. 3527-3532). IEEE. Yin, Y., Cheng, T. C. E., Cheng, S. R., & Wu, C. C. (2013). Single-machine batch delivery scheduling with an assignable common due date and controllable processing times. Computers & Industrial Engineering, 65(4), 652-662 Zarei, H., & Rasti-Barzoki, M. (2018). Mathematical programming and three metaheuristic algorithms for a bi-objective supply chain scheduling problem. Neural Computing and Applications, 1-21. Zhong, X. and Jiang, D. (2015). Parallel machine scheduling with batch delivery to two buyers. Mathematical Problems in Engineering. Zitzler, E., Deb, K., & Thiele, L. (2000). Comparison of multiobjective evolutionary algorithms: Empirical results. Evolutionary computation, 8(2), 173-195. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 815 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 716 |