A Hybrid Genetic Algorithm for Integrated Production and Distribution Scheduling Problem with Outsourcing Allowed
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 33، شماره: 11
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 239
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-33-11_019
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
In this paper, we studied a new integrated production scheduling, vehicle routing, inventory and outsourcing problem. The production phase considers parallel machine scheduling including setup times with outsourcing allowed and the distribution phase considered batch delivery by a fleet of homogenous vehicles with respect to holding cost of completed jobs. The objective of the Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulated model is to minimize the total costs including production, outsourcing, holding, tardiness and distribution fixed and variable costs. Due to the nondeterministic polynomial time (Np)-hardness of the problem, we derive a number of dominance properties for the optimal solution and combine them with a Genetic Algorithm (GA) to solve the problem. To assess the efficiency and effectiveness of the proposed hybrid algorithm, we conduct the computational study on randomly generated instances. Sensitivity analyses showed the impacts of the parameters on the objective function were incorporated. In order to evaluate the significance of the differences among the results obtained by GA and GADP one-tailed paired t tests were performed and interval plots were depicted.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
L. Izadi
Department of Industrial Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
F. Ahmadizar
Department of Industrial Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
J. Arkat
Department of Industrial Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :