Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình lập trình toán học cho thiết kế mạng lưới tái chế dưới sự không chắc chắn: mô hình tối ưu hóa robust ngẫu nhiên khoảng
Tóm tắt
Sự phát triển của các mô hình toán học và tối ưu hóa cho thiết kế mạng lưới cung ứng ngược đã thu hút sự quan tâm đáng kể trong vài thập kỷ qua. Tuy nhiên, những bất định vốn có trong thiết kế mạng lưới và những tương tác phức tạp giữa các tham số không chắc chắn khác nhau đang thách thức khả năng của các công cụ đã được phát triển này. Mục tiêu của bài báo này là đề xuất một mô hình lập trình toán học mới cho thiết kế mạng lưới tái chế trong ngành thép. Mạng lưới tái chế được xem xét là đa cấp, đa cơ sở, đa sản phẩm và đa nhà cung cấp. Hơn nữa, một mục tiêu khác của nghiên cứu này là giới thiệu một phương pháp tối ưu hóa robust ngẫu nhiên khoảng để giải quyết các bất định khác nhau trong mô hình được đề xuất. Các thí nghiệm tính toán đã được thực hiện để chứng minh tính khả thi của mô hình đề xuất trong thiết kế mạng lưới tái chế.
Từ khóa
#mô hình lập trình toán học #mạng lưới tái chế #tối ưu hóa robust ngẫu nhiên #ngành thép #không chắc chắnTài liệu tham khảo
Rogers DS, Tibben-Lembke RS (1999) Going Backwards: reverse logistics trends and practices. Reverse Logistics Executive Council, Pittsburgh, PA
Sahyouni KM (2007) Product Lifecycle Considerations in Closed-loop Supply Chain Management, Northwestern University
Vahdani B, Tavakkoli-Moghaddam R, Jolai F (2013) Reliable design of a logistics network under uncertainty: A fuzzy possibilistic-queuing model. Appl Math Model 37(5):3254–3268
Vahdani B, Tavakkoli-Moghaddam R, Jolai F, Baboli A (2012) Reliable design of a closed loop supply chain network under uncertainty: an interval fuzzy possibilistic chance-constrained model. Eng Optim. doi:10.1080/0305215X.2012.704029
Sabri EH, Beamon BM (2000) A multi-objective approach to simultaneous strategic and operational planning in supply chain design, Omega, 581–598
Kara SS, Onut S (2010) A two-stage stochastic and robust programming approach to strategic planning of a reverse supply network: the case of paper recycling. Exp Sys Appl 37(9):6129–6137
Pishvaee MS, Jolai F, Razmi J (2009) A stochastic optimization model for integrated forward/reverse logistics network design. J Manuf Syst 28:107–114
Pishvaee MS, Torabi SA (2010) A possibilistic programming approach for closed-loop supply chain network design under uncertainty. Fuzzy Sets Syst 161:2668–2683
Franca RB, Jones EC, Richards CN, Carlson JP (2010) Multi-objective stochastic supply chain modeling to evaluate tradeoffs between profit and quality. Int J Prod Econ. doi:10.1016/j.ijpe.2009.09.005
Kara SS, Onut S (2010) A stochastic optimization approach for paper recycling reverse logistics network design under uncertainty techniques. Int J Environ Sci Technol 7(4):717–730
Pishvaee MS, Rabbani M, Torabi SA (2011) A robust optimization approach to closed-loop supply chain network design under uncertainty. Appl Math Model 35:637–649
Zeballos LJ, Isabel Gomes M, Barbosa-Povoa AP, Novais AQ (2012) Addressing the uncertain quality and quantity of returns in closed-loop supply chains. Comput Chem Eng 47:237–247
Vahdani B, Tavakkoli-Moghaddam R, Modarres M, Baboli A (2012) Reliable design of a forward/reverse logistics network under uncertainty: a robust-M/M/c queuing model. Transp Res Part E 48(6):1152–1168
Ramezani M, Bashiri M, Tavakkoli-Moghaddam R (2013) A new multi-objective stochastic model for a forward/reverse logistic network design with responsiveness and quality level. Appl Math Model 37:328–344
Ozkır V, Başlıgil H (2013) Multi-objective optimization of closed-loop supply chains in uncertain environment. J Clean Prod 41:114–125, http://www.sciencedirect.com/science/journal/09596526/41/supp/C
Ho C (1989) Evaluating the impact of operating environments on MRP system nervousness. Int J Prod Res 27:1115–1135
Mulvey JM, Ruszczynski A (1995) A new scenario decomposition method for large-scale stochastic optimization. Oper Res 43:477–490
Yu CS, Li HL (2000) A robust optimization model for stochastic logistic problems. Int J Prod Econ 64:385–397
Watkins DW Jr, Mckinney DC (1997) Finding robust solutions to water resource problems. J Water Resour Plan Manag 123:49–58
Xu Y, Huang GH, Qin XS, Cao MF, Sun Y (2010) An interval-parameter stochastic robust optimization model for supporting municipal solid waste management under uncertainty. Waste Manag 30:316–327
Leung CHS, Tsang OSS, Ng WL, Wu Y (2007) A robust optimization model for multi-site production planning problem in an uncertain environment. Eur J Oper Res 181:224–238
Huang GH, Baetz BW, Patry GG (1992) A grey linear programming approach for municipal solid waste management planning under uncertainty. Civ Eng Syst 9:319–335
Van den Brink J (2002) The Tanzanian scrap recycling cycle. Technovation 22:187–197