تعداد نشریات | 55 |
تعداد شمارهها | 1,832 |
تعداد مقالات | 14,616 |
تعداد مشاهده مقاله | 31,687,817 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,711,571 |
طراحی شبکه لجستیک حلقه بسته پایدار با در نظر گرفتن تقاضای چند حالته در شرایط عدم قطعیت | ||
مطالعات مدیریت صنعتی | ||
مقاله 6، دوره 21، شماره 68، فروردین 1402، صفحه 197-240 اصل مقاله (1.63 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jims.2023.36605.2178 | ||
نویسندگان | ||
علی محمودی راد1؛ علی طهماسبی نوترکی2؛ صادق نیرومند* 3 | ||
1دانشیار، گروه ریاضی کاربردی، واحد آیت ا... آملی، دانشگاه آزاد اسلامی، آمل، ایران | ||
2کارشناس ارشد مهندسی صنایع، واحد مسجد سلیمان، دانشگاه آزاد اسلامی، مسجدسلیمان، ایران | ||
3دانشیار، گروه مهندسی صنایع، مرکز آموزش عالی فیروزآباد، فیروزآباد، فارس، ایران | ||
چکیده | ||
توجه به بازگرداندن محصولات به چرخه تولید نیاز استفاده از زنجیره تأمین حلقه بسته را بالا برده و همچنین اثرات زیست محیطی ناشی از فعالیتهای صنعتی و پیشرفت صنایع، احساس نیاز و علاقهمندی پژوهشگران را به طراحی زنجیره تأمین پایدار با توجه به مسائل اقتصادی، زیست محیطی و مسائل اجتماعی بیش از پیش به خود جلب کرده است. بدین منظور، این مقاله یک مدل برنامه ریزی ریاضی فازی عدد صحیح چند هدفه برای طراحی یک زنجیره تأمین حلقه بسته پایدار تحت شرایط عدم قطعیت ارائه میکند. مدل ارائه شده سعی میکند تا میزان سود و همچنین تأثیرات اجتماعی را بیشینه و میزان ورود گازهای آلاینده به محیط را کمینه کند. همچنین از آنجایی که علاوه بر عدم قطعیت، شک و تردید نیز تصمیم گیرنده را دچار چالش می کند، برای تعیین مقادیر پارامترها، از اعداد فازی ذوزنقهای شهودی استفاده شده است. برای قطعی سازی توابع هدف و محدودیتهای مدل به ترتیب از روش امید ریاضی و اندازه اعتبار شهودی توسعه داده شده است. سرانجام برای حل مسأله چند هدفه قطعی بدست آمده، از روش برنامه ریزی فازی تعاملی استفاده شده است. به منظور کارایی و اعتبار سنجی مدل و روش حل پیشنهادی، سه مثال عددی در ابعاد مختلف طراحی و حل شده است. | ||
کلیدواژهها | ||
طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته؛ اعداد فازی شهودی ذوزنقهای؛ برنامه ریزی ریاضی فازی تعاملی؛ مسأله چند هدفه | ||
مراجع | ||
Alavidoost, M. H., Babazadeh, H., Sayyari, S.T. (2016). An interactive fuzzy programming approach for bi-objective straight and U-shaped assembly line balancing problem. Applied Soft Computing, 40, 221–235.
Atanassov, K.T. (1983). Intuitionistic fuzzy sets. Sofia, Bulgarian.
Atanassov, K.T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20, 87–96.
Bellman, R. E., Zadeh, L. A., (1970) Decision-Making in a Fuzzy Environment. Management Science, 17(4), 141–164.
Chakraborty, D., Jana, D., Roy, T. (2014). A New Approach to Solve Intuitionistic Fuzzy Optimization Problem Using Possibility, Necessity, and Credibility Measures. International Journal of Engineering Mathematics, Volume 2014, http://dx.doi.org/10.1155/2014/593185.
Chakraborty, D., Jana, D., Roy, T. (2016). Expected value of intuitionistic fuzzy number and its application to solve multi-objective multi-item solid transportation problem for damageable items in intuitionistic fuzzy environment. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 30, 1109 –1122.
Dehghan,E., Shafiei-Nikabadi, M., Amiri, M., Jabbarzadeh, A., Hybrid robust, stochastic and possibilistic programming for closed-loop supply chain network design. Computers & Industrial Engineering, 123, 220 –231.
Ebrahimi, S.B., Bagheri, E. (2022). A multi-objective formulation for the closed-loop plastic supply chain under uncertainty. Operational Research, 22, 4725– 4768.
Fathollahi-Fard, A.M., Hajiaghaei-Keshteli, M. (2018). A stochastic multi-objective model for a closed-loop supply chain with environmental considerations. Applied Soft Computing, 69, 232–249.
Fasihi, Tavakkoli-Moghaddam, R., Najafi, S E., Hajiaghaei, M. (2021). Optimizing a bi-objective multi-period fish closed-loop supply chain network design by three multi-objective meta-heuristic algorithms. Scientia Iranica. Doi: 10.24200/SCI.2021.57930.5477.
Fleischmann, M., Beullens, P., Bloemhof-Ruwaard, J., Van Wassenhove, L. (2001). The impact of product recovery on logistics network design. Production and Operations Management, 10, 2, 156– 173.
Ghayebloo, S., Jafar Tarokh, M. (2015). Developing a Bi-Objective Model of the Closed-Loop Supply Chain Network design. Advances in Industrial Engineering, 49 (1), 93-106 (In Persian).
Hasanzadeh-Amin., S., Zhang, G. (2013). A multi-objective facility location model for closed-loop supply chain network under uncertain demand and return. Applied Mathematical Modelling, 37, 6, 4165-4176.
Hasanzadeh-Amin., S., Zhang, G. (2012). An integrated model for closed-loop supply chain configuration and supplier selection: Multi-objective approach. Expert Systems with Applications, 39, 8, 6782– 6791.
Jindal, A., Sangwan, K. S. (2017). Multi-objective fuzzy mathematical modelling of closed-loop supply chain considering economical and environmental factors. Annals of Operations Research, 257, 1-2, 95-120.
Jouzdani, J., Fathian, M., Makui, A., Heydari, M. (2018). Robust design and planning for a multi-mode multi-product supply network: a dairy industry case study. Operational Research, 20, 811–1840.
Karampour, M. M., Hajiaghaei-Keshteli, M., Fathollahi-Fard, A. M., Tian, G. (2022). Metaheuristics for a bi-objective green vendor managed inventory problem in a two-echelon supply chain network. Scientia Iranica, 29 (2), 816-837.
Liu, W., Liu, W., Shen, N., Xu, Z., Xie, N., Chen, J., Zhou, H. (2022). Pricing and collection decisions of a closed-loop supply chain with fuzzy demand. International Journal of Production Economics, 245, 108409.
Mamoodird, A. Niroomand, S. (2020). A belief degree-based uncertain scheme for a bi-objective two-stage green supply chain network design problem with direct shipment. Soft Computing, 24 (24),18499–18519.
Mahmoodirad, A., Niroomand, S., Shafiee, M. (2020). A closed loop supply chain network design problem with multi-mode demand satisfaction in fuzzy environment. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39, 503–524.
Pishvaee, M. S. Torabi, S. (2010). A possibilistic programming approach for closed-loop supply chain network design under uncertainty. Fuzzy sets and systems, 161(20): 2668-2683.
Pishvaee, M. R., Farahani, R. Z. and Dullaert, W. (2010). A memetic algorithm for bi-objective integrated forward/reverse logistics network design. Computer Operational Research, 37, 6, 1100– 1112.
Pishvaee, M. S., Rabbani, M. and Torabi, S. A. (2011). A robust optimization approach to closed-loop supply chain network design under uncertainty. Applied Mathematical Modeling, 35, 2, 637– 649.
Pishvaee, M. S., Jolai, F., Razmi, J. (2009). A stochastic optimization model for integrated forward/reverse logistics network design. Journal of Manufacturing Systems, 28, 4, 107-114.
Salehi-Amiri, A., Zahedi, Z., Gholian-Jouybari, F., Zulema Rodríguez Calvo, E., Hajiaghaei-Keshteli, M. (2022). Designing a Closed-loop Supply Chain Network Considering Social Factors; A Case Study on Avocado Industry. Applied Mathematical Modelling, 101,600-631.
Salehi-Amiri, A., Zahedi, A., Akbapour, N., Hajiaghaei-Keshteli, M. (2021). Designing a sustainable closed-loop supply chain network for walnut industry. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 141, 110821.
Salema, M. I. G., Barbosa-Pavoa, A. P. and Navais, A. Q. (2007). An optimization model for the design of a capacitated multi- ptoduct revers logistics network with uncertainty. European Journal of Operational Research, 179, 3, 1063- 1077.
Singh, V., Yadav, S. P. (2017). Development and optimization of unrestricted LR-type intuitionistic fuzzy mathematical programming problems. Expert Systems with Applications, 80, 147–161.
Selim, H., Ozkarahan, I. (2008). A supply chain distribution network design model: an interactive fuzzy goal programming-based solution approach. International journal of Advanced Manufacturing Technology, 36, 401–418.
Steuer, R. E., (1986). Multiple Criteria Optimization: Theory, Computation, and Application. John Wiley & Sons. New York.
Torabi, S. A., Hassini, E. (2008). An interactive possibilistic programming approach for multiple objective supply chain master planning. Fuzzy Sets and Systems, 159,193–214.
Tsao, Y. C., Thanh, V. V., Lu, J. C., Yu, V. (2018). Designing sustainable supply chain networks under uncertain environments: Fuzzy multi-objective programming. Journal of Cleaner Production, 174,1550-1565.
Üster, H., Easwaran, G., Akçali, E. and Çetinkaya, S. (2007). Benders decomposition with alternative multiple cuts for a multi-product closed-loop supply chain network design model. Naval Research. Logistics, 54, 8, 890– 907.
Wang, H. F., Hsu, H. W. (2010). A closed-loop logistic model with a spanning-tree based genetic algorithm. Computers & Operations Research, 37, 2, 376-389.
Zimmermann, H.-J., (1978), Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets Systems, 1, 45–55. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 172 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 84 |