دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
OPEN INVENTORY ROUTING PROBLEM CONSIDERING FUEL REDUCTION, SOLVING METHOD: DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM
ارائهی مدل ریاضی برای برنامهریزی تولید در محیطهای تولیدی ترکیبی ساخت ذخیرهیی ـ سفارشی با درنظرگرفتن فعالیتهای نگهداری و تعمیرات و حل آن با الگوریتمهای فراابتکاری
3
13
5510
10.24200/j65.2018.5510
FA
اسماعیل
مهدی زاده
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین
ناصر
پیامی
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین
Journal Article
2014
12
20
In this paper, we present a mathematical model in Make to Stock (MTS) and Make to Order (MTO) production environments in order to entry stage. By solving this model, price and lead time of orders will be favorably obtained with respect to the maintenance activities. Also, in this study, scheduled preventive maintenance on assembly resources will be characterized. The proposed mathematical model is a mixed integer linear programming model. After presenting mathematical model, solving methods and various numerical examples in different dimensions are given. To solve the proposed model, at first, we use an exact method. The exact method is applied by optimization software, namely lingo 8.0. After solving the proposed model by Lingo 8.0 software, the results show that lingo software is not able to solve the model in medium- and large- sized problems in a reasonable time. The proposed model is classified among the NP-hard problems. In NP- hard problems, by increasing dimension of problems, the time taken for solving the models increases exponentially. It is also appropriate for our model. For solving NP-hard problems at the appropriate time, the metaheuristic algorithms are applied. Therefore, for solving the proposed model in medium and high dimensions, two meta-heuristic algorithms, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithms have been used. The comparison between the meta-heuristic algorithms and output of Lingo 8.0 software shows that the suitability of the proposed algorithms for solving the model in medium and high dimensions. Finally, we consider the time and quality of solutions; the two algorithms are compared both graphically and statistically. The graphical comparison shows that genetic algorithm is relatively better than particle swarm optimization algorithm; and the statistical comparison between two metaheuristic algorithms shows that there is no different between genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm in solving the proposed mathematical model. It is shown that, with the help of a numerical example and with respect to the maintenance in the model, the total system costs are significantly reduced.
در این پژوهش مدل ریاضی برای برنامهریزی تولید در محیطهای تولیدی ترکیبی ساخت ذخیرهیی و ساخت سفارشی با درنظرگرفتن فعالیتهای نگهداری و تعمیرات ارائه میشود. برای حل مدل ارائهشده در ابعاد کوچک از روش شاخهوکران با نرم افزار لینگو ویرایش ۸ بهره گرفته میشود. اما بهدلیل ماهیت NP-hard بودن مسئله، برای حل مسائل با ابعاد متوسط و بزرگ از الگوریتمهای فراابتکاری ژنتیک و بهینهسازی ازدحام ذرات بهره گرفته شده است و پارامترهای این الگوریتمها به روش تاگوچی تنظیم میشوند. نتایج محاسباتی نشان میدهند که الگوریتمهای ارائهشده در حل مسئلهی مورد مطاالعه از کارایی مناسبی برخوردار هستند. همچنین دو الگوریتم ژنتیک و بهینهسازی ازدحام ذرات پیشنهادی با هم مقایسه شدهاند. از نظر گرافیکی الگوریتم ژنتیک پیشنهادی نسبت به الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات پیشنهادی برتری نسبی دارد اما از نظر آماری تفاوت معناداری بین الگوریتمهای پیشنهادی وجود ندارد. همچنین بهمنظور اعتبارسنجی مدل و بررسی تأثیر واردکردن، نگهداری و تعمیرات در مدل با کمک یک مثال عددی نشان داده شده است که با تأثیردادن نگهداری و تعمیرات در مدل، بهطور چشمگیری هزینهی کل سیستم کاهش مییابد.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5510_bcfd88e1f61baa60df8302a87789a629.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
OPEN INVENTORY ROUTING PROBLEM CONSIDERING FUEL REDUCTION, SOLVING METHOD: DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM
مسیریابی موجودی باز با درنظرگرفتن کاهش مصرف سوخت روش حل: الگوریتم تکاملی تفاضلی
15
25
5511
10.24200/j65.2018.5511
FA
مهدی
علینقیان
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان
زهرا
کاویانی
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان
سید رضا
حجازی
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان
Journal Article
2015
03
10
Global warming is one of the biggest challenges of industries and organizations. Greenhouse gas emissions are the main cause of global warming. One of the major sources of GHG emissions is transportation equipment. In addition, it plays a major role in the production of these gases due to logistics and transportation activities. Since inventory routing problem solves the vehicle routing problem and inventory levels simultaneously, it has a significant role in reducing costs. So to obtain a model to minimize the cost
<br>of fuel for this problem is important. Furthermore, in many distribution companies, vehicles are rented, and there is no need to return to the depot after discharge. In cases where companies do not own a vehicle fleet, or their private fleet is in satisfactory for fully satisfying customer demand, distribution services (or at least a part of them) are either entrusted to external contractors, or assigned to a hired vehicle fleet. In these cases, vehicles are not required to return to the central depot after their deliveries
<br>have been satisfied. The above- described distribution model is referred to as the Open Vehicle Routing Problem (OVRP). Therefore, the goal of the OVRP is to design a set of Hamiltonian paths (open routes) to satisfy customer demand. In this paper, a model is provided for inventory routing problem by considering the reduction of fuel consumption and reduction of the costs of inventory, driver and using vehicles in a limited planning horizon. To solve this problem, a combined improved metaheuristic method, based on Differential evolutionary algorithm and constructive Clarke and Wright algorithm, is presented. To
<br>validate the proposed solution, in the small size, the proposed algorithm was compared with the exact solution for several problem instances. In the large size, the proposed algorithm was compared with the base algorithm. The result confirms the good performance of the proposed algorithm.
لجستیک بهدلیل داشتن فعالیتهای حملونقلی نقش زیادی در تولید گازهای گلخانهیی دارد. از آنجایی که مسیریابی موجودی بهدلیل پاسخگویی همزمان به مسیریابی وسایل نقلیه و سطوح موجودی، نقش مهمی در کاهش هزینههای لجستیک دارد و از سویی دیگر در بسیاری از شرکتهای توزیع، وسایل نقلیه اجارهیی هستند و به بازگشت به انبار پس از تخلیه نیاز نیست، در این مقاله مدلی برای مسئلهی مسیریابی موجودی با در نظر گرفتن کاهش مصرف سوخت و کاهش هزینههای موجودی ارائه شده است. برای حل مسئله یک روش فراابتکاری بهبودیافتهی ترکیبی مبتنی بر الگوریتم تکاملی تفاضلی و الگوریتم سازندهی کلارک و رایت ارائه شده است. بهمنظور صحهگذاری بر روش حل پیشنهادی در ابعاد کوچک الگوریتم پیشنهادی با جواب حاصل از حل دقیق برای چند مسئلهی نمونه مقایسه شده است. در ابعاد <br />
بزرگ نیز به بررسی کارایی الگوریتم پیشنهادی پرداخته شده است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5511_72dc1189c50bcdd8b9a223febb3415da.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
DESIGNING A MODEL FOR PERFORMANCE EVALUATION AND RANKING OF INSURANCE COMPANIES BY INTEGRATED BSC-DEA METHOD
طراحی مدلی برای ارزیابی عملکرد و رتبهبندی شرکتهای بیمه با استفاده از روش تلفیقی BSC-DEA
27
37
5516
10.24200/j65.2018.5516
FA
نسیم
نهاوندی
دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه تربیت مدرس
میلاد
شریفی نیا
دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه تربیت مدرس
Journal Article
2015
03
10
In today's competitive environment, performance evaluation plays an important role in developing better strategic plans and improving efficiency of any organization. Due to the importance of insurance industry in socioeconomic growth and development of societies, it is notable to take into account the fact that the improvement in efficiency and effectiveness of the industry relies on the efficiency of the inner active insurance companies, this is one of the major necessities of any country. In addition, over the last decade, Iran insurance industry has implemented significant changes including the involvement of private sector in this industry and departure from government domination. These developments also clarify the necessity and importance of using appropriate methods to assess the effectiveness of different organizational levels. The purpose of this study is to design a comprehensive
<br><br>framework to combine the balanced scorecard (BSC) and data envelopment analysis (DEA) approaches for evaluating performance of insurance companies. The advantages of the proposed model are its weighted evaluation and maintenance of
<br><br>the balance among BSC perspectives, providing a holistic view and flexibility in involving factors and its outstanding power in detecting the efficient and inefficient units. In this study, first by studying the documents and interviewing with experts in insurance industry, the most important performance indexes in four areas were determined based on BSC method, i.e., financial,
<br><br>customer, internal processes, and learning and growth. Subsequently, by applying the DEA technique, the efficiency of a sample of 18 private Iranian insurance companies was measured. The results of the proposed model indicate that the performance of the aforementioned companies is quite satisfactory through BSC perspective. Also, in the performed aggregated ranking, the
<br><br>companies, i.e., Parsian, Arman, and Sina, obtained the highest scores, respectively. Ultimately, using the generated performance scores (in each area of BSC), after determining the reference groups, the optimal solutions for improving the efficiency of the inefficient companies were determined.
با توجه به اهمیت صنعت بیمه در رشد و توسعهی اقتصادیٓـ اجتماعی جوامع، بهبود عملکرد این صنعت که در گرو ارتقای کارایی شرکتهای بیمهی فعال در آن است، از ضروریات اقتصاد هر کشوری به شمار میرود. هدف از انجام این مطالعه، ترکیب دو رویکرد BSC و DEA، بهمنظور ارائهی مدلی جامع برای ارزیابی عملکرد شرکتهای بیمه است. در این پژوهش، ابتدا بر اساس روش BSC و از طریق مطالعهی اسنادی و مصاحبه با کارشناسان صنعت بیمه، مهمترین شاخصهای عملکردی در چهار حوزهی مالی، مشتری، فرایندهای داخلی و رشد و یادگیری شناساییشده و سپس با استفاده از روش DEA، کارایی یک نمونه ۱۸تایی از شرکتهای بیمهی خصوصی ایران از چهار منظر BSC اندازهگیری شده است. نتایج نشان میدهد که عملکرد شرکتهای بیمه مورد نظر از منظرهای BSC قابل قبول است و در رتبهبندی<br /><br />
کلی، سه شرکت پارسیان، آرمان و سینا بهترتیب در رتبههای اول تا سوم قرار گرفتهاند.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5516_f7aaf0a3e98845da320b2217fd84b18c.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
A MODEL FOR KNOWLEDGE-SHARING OPTIMIZATION IN A NEW PRODUCT DEVELOPMENT PROJECT TEAM FORMATION
مدلی برای بهینهسازی تسهیم دانش در تشکیل تیمهای پروژهی توسعهی محصول جدید
39
49
5508
10.24200/j65.2018.5508
FA
سیدمهدی
حسینی سرخوش
مجتمع مدیریت و فنّاوریهای نرم، دانشگاه صنعتی مالک اشتر
پیمان
اخوان
مجتمع مدیریت و فنّاوریهای نرم، دانشگاه صنعتی مالک اشتر
مرتضی
عباسی
مجتمع مدیریت و فنّاوریهای نرم، دانشگاه صنعتی مالک اشتر
Journal Article
2015
05
17
As the rate of business change continues to accelerate, organizations face challenging situations like rapid technological developments, corporate restructuring, emerging technologies, and globalization. Hence, the use of project teams in the performance of daily activities is increasingly gaining popularity among many new product development (NPD) projects. Project teams are highly advantageous, because the team members share common project goals and handle technical complexity and change with the assistance of their collective cross-functional knowledge. Additionally, these cross-functional teams are
often temporary organizations that are able to respond quickly to changing environmental conditions by adjusting the composition of the team members. In addition, by the use of cross-functional project teams, organizations attempt
to improve coordination and integration, span organizational boundaries, improve timing of technology developments, and reduce uncertainty levels. However, a significant challenge remains for project managers or other decision-makers to assemble project teams that are able to effectively preserve acquired knowledge during project lifecycle by project team members. Usually, three types of knowledge sharing take place in such projects: 1) knowledge sharing among team members in their domain of expertise; 2) knowledge sharing between team members and their co-workers in related functional departments in the domain of expertise; 3) knowledge sharing between team members and their co-workers in related functional department in the domains of non-expertise. Therefore, the problem of selecting proper project team's members is formulated in this paper as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model to optimize these three types of knowledge sharing. We used the model for selecting a NPD project team in automotive industry. The experimental results indicated that the proposed approach is effective in selecting proper members based on their expected performance in knowledge sharing in and outside the project team.
یکی از چالشهای عمده در پروژههای توسعهی محصول جدید از دستدادن دانش کسبشده توسط اعضای تیم پروژه در طول چرخهی عمر پروژه است. در چنین پروژههایی معمولاً سه نوع تسهیم دانش رخ میدهد: ۱. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه در حوزههای تخصصی خود؛ ۲. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه و همکاران آنها در بخش مربوط در حوزهی تخصصی؛ ۳. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه و همکاران آنها در بخش مربوط در حوزههای غیرتخصصی. بنابراین، در این تحقیق تلاش شده است با فرمولبندی مسئلهی انتخاب اعضای تیم پروژه در قالب یک مدل برنامهریزی عدد صحیح غیرخطی مختلط این سه نوع تسهیم دانش بهینه شود. نتایج حاصل از آزمایش مدل پیشنهادی در یک مطالعهی موردی از صنعت خودروسازی اثربخشی روش پیشنهادی را در انتخاب افراد مناسب برحسب عملکرد مورد انتظار از آنها در تسهیم دانش چه در درون تیم پروژه و چه در خارج از آن تأیید کرده است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5508_801be741ab5731d5d30832e31671ff4f.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
OPTIMAL FLEET COMPOSITION AND PERIODIC ROUTING IN OFFSHORE SUPPLY CHAIN WITH
SIMULTANEOUS PICKUP AND DELIVERY
تعیین ترکیب بهینهی ناوگان و مسیریابی دورهیی شناورهای پشتیبانی در زنجیرهی تأمین تأسیسات دریایی نفتوگاز با درنظرگرفتن تحویل و بارگیری همزمان
51
62
5507
10.24200/j65.2018.5507
FA
حسین
ایزدطلب
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی اصفهان
علی
شاهنده
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی اصفهان
مهدی
علینقیان
دانشکده مهندسی صنایع،دانشگاه صنعتی اصفهان
Journal Article
2015
05
25
Many oil and gas producers operate offshore installations that need regular supplies of commodities from land. Specialized offshore supply vessels are used to bring supplies from onshore supply depots out to offshore installations. To achieve a cost-effective supply service, a good planning of supply vessels is required. The supply vessel planning problem is a maritime transportation
<br>problem consisting of determining the optimal fleet composition of offshore supply vessels and their corresponding weekly voyages and schedules. Traditionally, the vehicle routing problem is a pure delivery or pickup problem. In many practical situations, however, the vehicle is often required to simultaneously drop off and pick up goods at the same stop points. The objective of the problem is to develop a set of routs to service all customers while minimizing total distance travelled. In addition, some constraints, such
<br>as capacity or total durations, must not be violated. In vehicle routing problem with pickup and delivery, customers are divided into two sets. The first set is linehaul customers, each requires pickup goods; the second set consists of customers who require delivery goods. The crucial assumption in this problem is that all delivery customers must be visited before pickup customers. In vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery,all customers' need pickup and delivery goods.
<br>In this study, in order to obtain an optimal supply vessel planning and propose an efficient model, which is well- adapted to the real- life situations, some additional properties, such as simultaneously pickup and delivery, are considered. In addition, an exact method consisting of two phases is presented.
بسیاری از تأسیسات نفتوگاز در دریاها واقع شدهاند که به شبکهی پشتیبانی قابل اعتماد و مؤثر برای حمل کالاها و اقلام از انبار پشتیبانی به تأسیسات دریایی نیاز دارند. مسئلهی برنامهریزی شناورهای پشتیبانی یک مسئلهی حملونقل دریایی است که شامل مشخصکردن ترکیب بهینهی ناوگان، سفرها و زمانبندی مربوط به آنها بهمنظور پشتیبانی تعداد مشخصی از تأسیسات دریایی است. در این پژوهش در راستای برنامهریزی مناسب شناورهای پشتیبانی مطابق با شرایط دنیای واقعی ویژگیهایی مانند جریان برگشتی و امکان جابهجایی محمولهها بین تأسیسات دریایی ملاحظه و یک روش حل دقیق ــ الف( تولید سفر و ب) حل یک مدل عدد صحیح بر پایهی سفرهای تولیدشده ارائه شده است. بهمنظور حل ابعاد بزرگ یک الگوریتم جستوجوی ممنوعه و یک روش حل ابتکاری ارائه شده است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5507_fb75c13d356f3ca7508f6e0606a27906.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
REPRESENTING A MULTI- ATTRIBUTE FUZZY AHP AND FUZZY DEMATEL APPROACH IN ORDER TO RANK RISK EFFECTIVE FACTORS IN POWERHOUSE PROJECTS
ارائهی مدلی ترکیبی از روش دیمتل و فرایند تحلیل سلسله مراتبی فازی بهمنظور رتبهبندی عوامل موثر بر ریسک پروژههای نیروگاهی
63
74
5514
10.24200/j65.2018.5514
FA
محمد
همتی
گروه مدیریت، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران
علی
باهو
گروه مدیریت، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران
Journal Article
2015
08
19
Anxiety for incorrect risks management is the most important obstacle to the development of investment projects. Risk management is the most important part of project management in organizations discussed below, and there is not systematic
structural approach to the risk assessment in this study, we use a combination model of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(FDEMATEL) method to rank and valuate risk factors in Power Plant Projects. Firstly, the risk factors of construction projects are figured out through literature review and expert interview in the
second step, the main criteria and sub-criteria are weighted using fuzzy hierarchical analysis is in the third stage, interrelationships among risk factors are calculated by fuzzy DEMATEL. The results of the research identifying causal factors can determine the main risk factors in the powerhouse projects. The populations of the investigation are managers and experts in the field of research. Eleven experts being familiar with construction project management are selected using judgmental sampling. In this study, for the investigation of the distribution of the type of data, Kolmogorov- smirnov test has been used. The prioritization of these factors show that among the main criteria for research, implementation and construction achieved the highest rank, and other factors are important in the next position. Also, among the 53 sub-criteria research, increasing construction costs, the lack of skilled labor, confiscation of property, and land ownership hold the highest priority and are of utmost importance in the standpoint of respondents. The implementation and construction of risk have the first rank., Also, have the highest weight and have the highest interaction with other criteria by DEMATEL in terms of innovation, in most of the topics of risk management this weakness in the present article has been solved.
مدیریت ریسک مهمترین بخش مدیریت پروژه است که کمتر در سازمانها به آن پرداخته و بهصورت نظاممند اعمال میشود. در این تحقیق یک مدل تلفیقی از روش دیمتل فازی و تحلیل سلسله مراتبی فازی برای شناسایی، رتبهبندی و ارزیابی عوامل ریسکها در پروژههای نیروگاهی ارائه شده است. از نتایج مهم تحقیق شناسایی عوامل علّی و تعیین عوامل اصلی ریسک در پروژههای نیروگاهی است. رتبهبندی این عوامل نشان میدهد که در میان معیارهای اصلی تحقیق، عوامل اجرا و ساخت بالاترین رتبه را کسب کردهاند. ریسک اجرا و ساخت که در وزندهی با تحلیل سلسله مراتبی دارای رتبهی اول است، با روش دیمتل نیز بیشترین وزن را دارد و با سایر معیارها در تعامل حداکثری قرار دارد؛ از اینرو بهدلیل اثرپذیری بیشتر معیاری معلول محسوب میشود.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5514_2c4d89fe6eff1cc78ce96c1daf9c9c0c.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
A SUPPLIER SELECTION MODEL FOR FRAMEWORK AGREEMENTS WITH REGARD TO THE SUPPLIER DELIVERY PERFORMANCE IN HUMANITARIAN RELIEF
ارائهی مدل انتخاب تأمینکننده برای قراردادهای همکاری با در نظر گرفتن عملکرد تحویل تأمینکننده در امداد بشردوستانه
75
83
5517
10.24200/j65.2018.5517
FA
رضا
رمضانیان
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
محمد
سعیدی مهرآباد
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران
امین
شهامت نادری
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران
Journal Article
2015
08
29
Determination of optimum comparison of suppliers with humanitarian supply chain criteria is a main challenge to relief organizations. Although the investigations in this area have ignored the delivery reliability of suppliers up to now, this parameter has a significant effect on humanitarian supply chain performance. In this paper, a mathematical model regarding delivery performance and delivery reliability of suppliers for selecting suppliers of relief items is proposed. The proposed model is formulated in a framework agreement format. We employed time window to deliver the essential items for the purpose of considering the supplier reliability. Also, we assumed that the distribution time of delivery lead time is Gaussian distribution. In the presented numeric example, the value of cost function is increased, but with considering the supplier reliability parameter, the expecting behavior of system becomes more stable. In fact, this increment of cost function is a payoff for increasing the reliability of system. The main goal of the model is to select the optimal combination of suppliers and allocation items in different scenarios. So, in the proposed model, this goal is achieved with higher quality. The real case study of selecting water suppliers in Mazandaran province of Iran with real
<br>features and scenarios is considered to evaluate the performance of the presented model. To perform the experiments accurately, we did sensitivity tests on our model's parameters, and also we investigated the scalability of the proposed model.
امروزه یکی از رویکردهای پیشنهادشده برای کاهش زمان پاسخ در عملیات امدادرسانی سازمانهای بشردوستانه استفاده از تفاهمنامههای همکاری برای تأمین اقلام حیاتی است. تأمینکنندگان در طول افق زمانی تفاهمنامه و در صورت نیاز سازمان امدادی موظف به تحویل اقلام حیاتی هستند. در این مقاله، مدلی برای انتخاب تأمینکنندگان اقلام امدادی در قالب قراردادهای همکاری، با توجه به عملکرد زمان تحویل (سرعت عمل) تأمینکننده، ارائهشده است. در مثال عددی ارائهشده مقدار تابع هدف نسبت به روشهای گذشته افزایش یافته است؛ اما با توجه به دخیلشدن پارامتر زمان تحویل عملکرد مورد انتظار کل سامانه نیز پایدارتر شده است. هدف اصلی پژوهش، انتخاب ترکیب بهینهی تأمینکنندگان و تخصیص اقلام موردنظر به آنها در سناریوهای مختلف است که این کیفیت در روش ارائهشده بهبود یافته است. برای بررسی عملکرد مدل در دادههایی با مقیاس واقعی مسئلهی انتخاب تأمینکنندگان آب آشامیدنی در سطح استان مازندران در زمان بحران تعریف شد.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5517_ba70878e1095827fc8799a7e6e44715e.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
02
20
ارائهی یک مدل برنامهریزی عدد صحیح جدید و یک حد پایین مناسب برای مسائل ماشینهای موازی یکسان با معیار کمینهسازی دیرکرد کل کارها
85
94
5509
10.24200/j65.2018.5509
FA
سیدمحمدتقی
فاطمی قمی
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمهای مدیریت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
واحد
اداک
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمهای مدیریت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
فریبرز
جولای
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه تهران
Journal Article
2015
09
09
Determining effective scheduling in operations sequence is among the important problems of production scheduling. This paper deals with the problem of minimizing total tardiness on a parallel machine with N jobs and m machines. In the literature, there is a lack of suitable mathematical programming of the problem. Hence, this paper presents a mixed integer mathematical model for the problem. Since the problem has been proved as an NP-hard problem, it would be valuable to give a lower bound (LB) with a reasonable computational time. Denoting the processing time of a typical job on the machine, the modified processing time would be .With this modified processing time, the problem can be seen as a single machine; namely, the original processing time is divided by the number of machines and the division is considered as the modified processing time for computations. The problem is reformulated as an assignment problem in which the positions of jobs in the sequence are the locations of the assignment problem. The model presents the lower bound of the problem. To compare the quality (running time) of the introduced LB, we generated some random instances of the problem from small to large sizes. The optimal solution of the small size instances is obtained through solving the developed mathematical model. To obtain the solution of the medium and large sized instances, a new simulated annealing algorithm is developed. In this algorithm, the crossover operator and mutation have been used to create a neighborhood of simulated annealing algorithm; but for the first time the crossover operator is used to create neighborhood directly. The results gained from the lower bound are compared with those of lower bound available in the literature. They confirm that the lower bound introduced in this paper gives high quality solutions, and hence, it has superiority to the available LB in the literature.
در این مقاله مسئلهی توالی عملیات برروی ماشینهای موازی یکسان با معیار کمینهسازی مجموع دیرکرد کل کارها بررسی میشود. مدل برنامهریزی عدد صحیح مختلط کارایی برای مسئلهی مورد نظر ارائه میشود؛ سپس مدلی پیشنهادی برای بهدستآوردن حد پایین بهتر و کاراتر از یکی از حدود پایین موجود در پیشینهی پژوهشهای مسئله ارائه میشود. مسئلهی ماشینهای موازی یکسان با تابع هدف کمینهسازی مجموع دیرکرد کل کارها تعمیمیافتهی مسئلهی تک ماشینی است و این مسئله جزء مسائل NP-hard دستهبندی میشود. از اینرو مدل ارائهشده توانایی حل بهینهی مسائل با اندازهی بزرگ در زمان منطقی را ندارد. بههمیندلیل برای حل مسئله در اندازههای
متوسط و بزرگ و نیز ارزیابی کارایی حدپایین بهدستآمده از مدل پیشنهادی و حد پایین موجود در پیشینه، الگوریتم فراابتکاری شبیهسازی تبرید اصلاح شدهیی که برای اولین بار از عملگر تقاطع و جهش برای ایجاد جواب همسایگی بهره میبرد، ارائه میشود.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5509_a89d41847d49497aaad3d23f9c15a3f0.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
A HEURISTIC METHOD FOR THE INTEGRATED MULTI-DEPOT CONTINUOUS LOCATION-ROUTING AND INVENTORY PROBLEM
ارائهی روش حل تقریبی برای مسئلهی مکانیابی ـ مسیریابی ـ موجودی پیوسته و چند انباره
95
104
5512
10.24200/j65.2018.5512
FA
عارفه
طاهرخانی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
کوروش
عشقی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
0000-0002-6691-0678
علی اکبر
برومندشریفی
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه صنعتی شریف
Journal Article
2015
09
21
In this study a mathematical model has been presented for multi depots, continuous location-routing problem with inventory restrictions. In this problem, a three-echelon supply chain was assumed a factory, producing one product with unlimited capacity, is on the first echelon of supply chain. In the second echelon of supply chain, several distribution centers distribute products. In the third echelon, there is a set of customers who are scattered in different geographical locations. Location of customers is pre-specified, but distribution centers should be located. In this problem, location of distribution centers will be determined in a continuous space.
<br>As the leader of this supply chain, factory is looking for product distribution planning to minimize the total cost of this system. Model formulation of this problem is NP-hard; so a meta-heuristic algorithm with three phases has been developed for medium and large sizes of this problem. In the first phase of this algorithm, Region-rejection approach and modified saving algorithm are used to generate initial solution. In the second phase, we apply the Weiszfeld algorithm in order to improve location-routing decisions
<br>repeatedly. In the last phase, diversification and intensification mechanisms are incorporated into the search.
<br>The proposed algorithm is able to improve even the best solution implemented by GAMS solver with time limits of 10800 seconds and 18000 seconds, 0.62 percent in average, with much less computational effort. Also it can be seen that this algorithm is
<br>moving toward the best solution during three phases. For this small sized problem, each of the three main phases, the average percentage deviation from optimal solution is only \% 0.07, \% 0.05, \% 0.03 and % 0.02, respectively. For
<br>medium and large size of this problem, \% 2.83, \%1.89 and \%1.29 improvement can be seen in each phase compared to the previous phase, respectively. This improvement is impressive for the large size of this problem.
در این مطالعه یک مدل ریاضی برای مسئلهی مکانیابیٓـ مسیریابی پیوسته و چند انباره با وجود محدودیتهای موجودی ارائه شده است. ساختار مسئلهی پیشنهادی این چنین است که یک زنجیرهی تأمین سهسطحی در نظر گرفته شده است که در سطح اول آن یک کارخانه با <br />
ظرفیت موجودی نامحدود وجود دارد و یک نوع محصول تولید میکند. در سطح دوم چندین مرکز توزیع وجود دارند که متعلق به کارخانه هستند و بهعنوان توزیعکنندهی این محصول عمل میکنند. در سطح سوم مجموعهیی از مشتریان قرار دارند که در نقاط مختلف جغرافیایی پراکنده شدهاند. محل مشتریان در سطح سوم از پیش مشخصشده است اما محل مراکز توزیع نیاز به مکانیابی دارد که در این مسئله انبارهای میانی از یک فضای پیوسته انتخاب میشوند. این کارخانه بهعنوان رهبر زنجیره به دنبال تعیین برنامهی توزیع محصولات بهگونهیی است که هزینههای کل سیستم کمینه شود. مدل ریاضی این مسئله یک مدل NP-hard است. از اینرو، برای مسائل با اندازهی متوسط و بزرگ یک روش فراابتکاری برای حل مسئله ارائه میشود که در آن یک الگوریتم سهمرحلهیی توسعه داده میشود؛ مرحلهی اول با استفاده از رویکرد منطقهی محدود و الگوریتم صرفهجویی اصلاحشده به تولید مکان و مسیریابی اولیه میپردازد. مرحلهی دوم با استفاده از الگوریتم <br />
ویزفلد به بهبود مکرر تصمیمات مکانیابی و مسیریابی میپردازد و در مرحلهی آخر الگوریتم با گنجاندن تنوعبخشی و تشدید جستوجو بهطور تکرارشونده و مؤثر به دنبال جواب بهتر میگردد. الگوریتم ارائهشده قادر است بهترین جواب یافتشده بهوسیلهی حلکنندهی گمز را در محدودههای زمانی ۱۰۸۰۰ ثانیه و ۱۸۰۰۰ ثانیه، بهطور متوسط ۰٫۶۲ درصد، با تلاشهای محاسباتی بسیار کمتر، بهبود بخشد. همچنین، در مسائل با اندازههای متفاوت الگوریتم در طی سهفاز به سمت جواب بهتر حرکت میکند. در اندازهی کوچک مسئله میانگین درصد انحراف از جواب بهینه در مراحل مختلف تنها ۰٫۰۷، ۰٫۰۵، ۰٫۰۳ و ۰٫۰۲ است. در اندازههای متوسط و بزرگ میانگین درصد بهبود در هر مرحله نسبت به مرحلهی قبلی به ترتیب ۲٫۸۳، ۱٫۸۹ و ۱٫۲۹ درصد است که این مقادیر برای اعداد بزرگ بهبود چشمگیری است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5512_94b1af25c7db95840a1202b72b32790e.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
A STABLE REACTIVE APPROACH TO ONLINE SCHEDULING FOR FLEXIBLE FLOW SHOP SYSTEM WITH ACCEPTANCE OR REJECTION OF UNEXPECTED ORDERS
رویکرد واکنشی باثبات برای زمانبندی آنی سیستم جریان کارگاهی انعطافپذیر با شرطپذیرش یا رد سفارشهای غیرمنتظره
105
115
5515
10.24200/j65.2018.5515
FA
دنیا
رحمانی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Journal Article
2015
09
28
In industrial \ environments, scheduling systems often operate under dynamic and random \ circumstances. In these \ conditions, it is inevitable \ to encounter some disruptions \ and breakdowns \ which are inherently unexpected events. These disruptions bring about the initial schedule to quickly become infeasible and non-optimal and in need of appropriate revisions and rescheduling methods. We consider a flexible flow shop (FFS) system with stochastic or unexpected disruptions such as the arrival of new unpredicted jobs into the process. The occurrence of disruptions and unexpected events in scheduling problems makes
<br>the obtaining of robust and stable solutions more valuable than the finding of optimal solutions that ignore these disruptions. In the literature, for achieving stable solutions, either iteration-based time-consuming simulation methods or surrogate measures (SMs) have been developed; they proactively provide an approximation of the system's real conditions following the occurrence of a disruption due to of the discrepancies of these measures with their true values; however, they may not show the true performance of the system. In this paper, a new reactive approach is considered to achieve a stable scheduling despite unpredicted disruptions, such as unexpected arrivals of new jobs. In this approach, a multi-objective reactive method based on classical and new performance measures is used to control the effects of disruptions that reschedule the initial plans after any unexpected event. An innovative concept called the ``Stability'' is introduced to reduce the effects of the unexpected disruptions. As the FFS problem is NP-hard, considering that stochastic disruptions increase its complexity, the non-dominated Sorting GA-II algorithm or NSGA-II, which is a very famous multi-objective optimization algorithm, is then applied to solve it. To show the performance of the proposed approach, a case study in petrochemical industry is considered. Computational results indicate that this method produces better solutions compared to the classical scheduling approaches used in this company.
درمسائل زمانبندی اختلالات غیرمنتظرهیی رخ میدهد که باعث میشود یافتن جوابهای باثبات حتی نسبت به یافتن جوابهای بهینه کاراتر<br />
باشد. تاکنون در مواجهه با چنین اختلالاتی، یا از روشهای مبتنی بر شبیهسازی استفاده شده است که بسیار وقتگیرند یا مقیاسهای جایگزینی توسعه داده شدهاند که تقریبی از شرایط واقعی سیستم بعد از اختلال را پیشبینی میکنند که ضعفهای زیادی دارند.<br />
در این مقاله برای بهدستآوردن زمانبندی باثبات، در برابر اختلالاتی که بهصورت ورود غیرمنتظره و پیشبینینشدهی کارهای جدید است، یک رویکرد نوین واکنشی چندهدفه ارائه شده است که بعد از هر اختلال به زمانبندی مجدد سیستم میپردازد و عملکرد آن با یک مطالعهی موردی در صنعت شیرآلات نفتی بررسی شده است. نتایج محاسباتی حاکی از آن است که رویکرد پیشنهادی در برابر روشهای موجود عملکرد بهتری دارد.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5515_3dfe633d290fa15ee2250a0fe51c3006.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
A ROBUST SIMULATION OPTIMIZATION APPROACH TO URBAN TRAIN SCHEDULING PROBLEM
زمانبندی حرکت قطارها در شبکهی مترو با استفاده از روش بهینهسازی استوار از طریق شبیهسازی
117
126
5513
10.24200/j65.2018.5513
FA
سمیرا
مقدم
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
هاشم
محلوجی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
Journal Article
2015
10
31
The train timetabling in a railway network is one of the most critical problems in passenger or freight transportation systems. With uncontrollable noises affecting the system, finding a schedule whose performance does not significantly reduce under various disturbances is vital. A train timetable is considered robust when it has the ability to absorb small disturbances, and its performance does not reduce under the situation of recurring disturbances.
<br><br>The \ integer \ programming \ problem of \ robust train timetabling problem with a decision variable and constraint for every train and every block in a railway network takes one an unreasonably long time to solve, and this may be possible after adopting numerous simplifying assumptions. To move around these disadvantages, discrete event simulation is a more appropriate approach. The methodology that combines simulation modeling and optimization techniques for solving optimization problems is commonly referred to as simulation optimization.
<br><br>In this paper, we introduce a new simulation optimization method to solve the robust optimization of train timetabling problem in metro lines. We aim to minimize the expected value of the passenger's waiting time with a satisfactory rate of carriage fullness. Headways, which are the time intervals between arrivals of two consecutive trains into one station, are considered as the
<br><br>decision variables. It is assumed that the rate of passenger arrival to stations and travel times is stochastic. We first develop the simulation model in a way that the constraints, such as the train waiting times in stations, station capacities, overtaking, and the safe distance between trains, are satisfied. Then, using the inputs/outputs combination of simulation model, two stochastic Kriging metamodels are fitted as one for the objective function and one for the constraint. To write the robust counterpart problem, we use the Bertsimas and Sim methodology for the resulting mathematical model. The final mathematical programming model is solved by PSO metaheuristic. This methodology is applied to a particular line within Tehran railway system. Our approach generates satisfactory solutions to different levels of conservatism factor at moderately few number of experiments.
در این مقاله یک روش جدید برای حل مسئلهی بهینهسازی استوار زمانبندی قطارها در مترو بر مبنای شبیهسازی ارائه شده است. هدف یافتن سرفاصله هاست بهنحویکه میانگین مدت انتظار مسافران بهینه و نرخ حمل مشخصی تأمین شود. در مدل شبیهسازی محدودیتهای مدت توقف قطارها در ایستگاهها، ظرفیت ایستگاهها، سبقتگیری و رعایت فاصلهی ایمنی قطارها با توجه به شرایط عمومی شبکههای مترو در نظر گرفته شده است. فرض براین است که پارامترهای نرخ ورود مسافران به ایستگاهها و زمان طی بلاکها توسط قطارها غیرقطعی هستند. برای حل مسئله یک روش جدید بهینهسازی شبیهسازی استوار بهکمک شبهمدل کرایگینگ تصادفی و با بهرهمندی از روش بهینهسازی استوار برتسیماسو سیم ارائه شده است. در پایان مطالعهی موردی بر روی خط یک شبکهی متروی تهران انجام و نتایج به دست آمده ارائه شده است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5513_08482e68296da9806ee725d019035e56.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
COMBINING QUEUEING THEORY AND FUZZY LOGIC FOR DETERMINING THE OPTIMAL HOTEL CAPACITY IN BOUNDED TWO-DIMENSIONAL KNAPSACK MODEL
تلفیق نظریهی صف و منطق فازی در یک مدل کولهپشتی محدود دو بعدی برای تعیین ظرفیت بهینهی هتل در شرایط عدم قطعیت
127
136
5520
10.24200/j65.2018.5520
FA
سعید
خلیلی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
0000-0002-4046-9263
یحیی
زارع مهرجردی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
Journal Article
2014
12
28
Decision making regarding the hotel optimal capacity is one of the most important strategic decisions for the hotel industry executives and investors. This importance arises from the fact that after determining hotel capacity and execution of construction operations, it is not possible to change the capacity of hotel, or the changes will involve much higher costs.
<br>Considerable capacity of hotels and residential centers that are located in a tourist town is empty of passengers and unused in relatively many periods of the year. However, in some limited time periods, number of travelers and tourists is increased due to holidays or various occasions and hotels are encountered with lack of capacity for the accommodation of travelers. In this article, to determine the optimal capacity of the hotel, using a novel approach, an attempt is made to present a mathematical optimization model based upon the queueing theory. To achieve this goal, first the reception system is simulated using the queueing models. Then, the capacity and optimal room numbers of various types using bounded multi-dimensional knapsack model are determined. The objective function of the proposed knapsack model is cost minimization. This cost function is developed by taking into account the time value of money and the sum of two different costs associated with the hotel construction. Due to the uncertainty of some parameters of the problem, the objective function of the model is presented as an objective function with fuzzy coefficients. To solve this model, a single-objective function is converted into three objective functions using the techniques of Lai and Hwang.
<br>Then using fuzzy technique of Torabi and Hassini these three objective function problem was converted into a single objective deterministic model. This single objective programming problem was coded in MATLAB to determine the optimal capacity of hotel. The results confirm that the proposed model, unlike other approaches, can be easily and efficiently matched with different situations.
در این پژوهش سعی شده است تا با رویکردی جدید و با استفاده از یک مدل بهینهسازی مبتنی بر نظریهی صف، که در واقع یک نوع مدل کولهپشتی دوبعدی محدود فازی است، تعداد بهینهی انواع اتاقهای هتل بهدست آید. با توجه به عدم قطعیت موجود در برخی از پارامترهای مسئله، تابع هدف مدل پیشنهادی بهصورت یک تابع هدف با ضرایب فازی ارائه شده است. برای حل این مدل، ابتدا تابع تکهدفهی فازی با استفاده از روش لای و هو آنگ به تابع سههدفهی قطعی تبدیل میشود. بهکمک روش فازی ترابی و حصینی مدل سههدفهی قطعی بهدستآمده به مدل تکهدفهی قطعی تبدیل و در نهایت با کدکردن این مدل تکهدفه در برنامهی متلب، ظرفیت بهینهی هتل بهدست میآید. بر خلاف روشهای پیشین که برای شرایط خاصی قابل استفاده بودند، مدل پیشنهادی برای شرایط مختلف توسعهپذیر است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5520_e695d6bc4ad7ed796f230eb9e90dc504.pdf
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
33.1
2.2
2018
03
20
طراحی سیستم تولید سلولی با درنظرگرفتن تخصیص اپراتور و قابلیت اطمینان ماشینآلات چندکاره در یک محیط پویا
137
148
5519
10.24200/j65.2018.5519
FA
مجید
رفیعی
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
عطیه
محمدی طلب
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
Journal Article
2015
10
06
Manufacturing flexibility is a basic requirement in order to increase both the revenue and customer satisfaction level. Group technology concept can be implemented in such cases. One of the most important applications of group technology concept in a production environment is Cellular Manufacturing System which includes four main sub problems; Cell formation, Group layout, Scheduling and Resource assignment. The cell formation (CF) is for assigning the machines into cells. The Group layout (GL) tries to find the optimal layout of machines within the cells and cells within the production floors. The group scheduling (GS) problem tries to minimize the total production time and ultimately resource assignment (RA) is to assign the manufacturing resources, such as
<br>operators into cells, optimally. Accordingly, in this paper two mathematical models have been proposed in order to solve the cell formation and human resource assignment problems. The first mode is to minimize the inter/intra cell part trips, system reconfiguration cost, installing/uninstalling costs of tools on/from different machines and machine breakdown cost, respectively. The
<br>second model tries to minimize the operator related issues such as hiring, firing, salary and the training costs. One of the main contributions of this paper is to consider the operator skill level. Actually, the training and forgetting effect of an operator determines his/her work skill level. So, in this paper, this issue is regarded in more details. These two nonlinear models have been linearized and solved using the Gams optimization package. Some numerical examples are generated randomly in order to the performance of proposed models. Moreover, in order to analyze find the optimal solution, the third model, which integrates two mentioned models, has been proposed. Based on the sensitivity analysis of the proposed models, the optimal assignment of operators can significantly improve the solution quality. Also, using the numerical examples' results, the linear model can obtain the optimal solutions in less computational effort in comparison to the nonlinear models.
در این نوشتار دو مدل ریاضی مختلط عدد صحیح برای طراحی سیستم تولید سلولی ارائه شده است. در مدل اول به بررسی هزینههای پیکربندی، پیکربندی مجدد، نصب و قطع ابزار، مصرف ابزار و خرابی ماشینآلات در محیطی پویا پرداخته شده است. در مدل دوم هزینههای مربوط به استخدام، اخراج، حقوق و دستمزد اپراتور کمینه میشود. یکی از نوآوریهای اساسی این مدل درنظرگرفتن سطوح مختلف مهارتی بر اساس ویژگی یادگیری و فراموشی اپراتور است. همچنین بهمنظور بهدستآوردن جواب بهینه، مدل سومی طراحی شده است که هر دو مدل اول و دوم را دربرمیگیرد. مدلها در نرمافزار گمز کدنویسی شدهاند و نمونههای عددی از آنها حل شده است. همچنین، بهبررسی مقادیر بهینه و زمان حل هر یک از مدلهای خطی و غیر خطی و بررسی مقادیر بهینهی مدل سلسلهمراتبی و همزمان پرداخته شده است.
https://sjie.journals.sharif.edu/article_5519_35b47900a80cbd0f47def111495b209f.pdf