A Hybrid Genetic and Imperialist Competitive Algorithm to Optimize a Multi-Product Multi-Constraint EOQ Model
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 750
فایل این مقاله در 7 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:
ICOAC01_265
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395
چکیده مقاله:
This research formulates a multi-product economic order quantity (EOQ) problem with an order-quantity-dependent permissible delay in Payment. It should be mentioned that, in business transactions, sometimes customers are allowed to pay in a grace period, i.e., permissible delay in payment occurs. The amount of discount and thelength of the grace period depend on the order quantity and all the costs increase by an inflation rate. Moreover, the shortage is backlogged andthe limited warehouse space leads to a constraint for storage. In order to make the model more applicable to real-world production and inventorycontrol problems, we expand this model by assuming a multi-product economic order quantity problem with limited warehouse-space andcapital limitation. Thus, the problem of this paper is a constrained nonlinear-integer program (NIP) and we propose a hybrid genetic andimperialist competitive algorithm (HGA) to find a near-optimum solution with the objective of minimizing the total cost of the supplychain. A numerical example is presented to demonstrate the application of the proposed methodology.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Hadji Molana
Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University, Science & Research Branch, Tehran,
Mojtaba Sajadi
Faculty of Entrepreneurship, University of Tehran, Tehran, Iran
Esmaeil Najafi
Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University, Science & Research Branch, Tehran,Iran,
Sina Miri-Nargesi
Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University, Science & Research Branch, Tehran,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 :