PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Updated food positions in artificial bee colony algorithm for supply chain management

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zmodyfikowana procedura rozmieszczenia pożywienia w algorytmie sztucznej kolonii pszczół w zastosowaniu do zarządzania łańcuchem dostaw
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The present study deals with the management of supply chain using an updated Artificial Bee Colony (ABC) algorithm named UABC. UABC employs a linear combination of Gaussian and Cauchy distributions to update the candidate food positions from the older ones in memory. Optimization of a supply chain model is an integer programming problem or a constrained integer-mixed problem, for which suitable modifications are done in the algorithm. Statistical analysis of the proposed variant when compared with three ABC based algorithms indicates its efficiency and validity.
PL
Opisane w pracy badania dotyczą zarządzania łańcuchem dostaw przy zastosowaniu zmodyfikowanego algorytmu sztucznej kolonii pszczół (ang: Artificial Bee Colony - ABC), zwanego UABC (ang. Updated Artificial Bee Colony). Algorytm ten wykorzystuje liniową kombinację rozkładów Gaussa i Cauchy’ego w celu uaktualnienia pozycji rozmieszczenia pożywienia. Optymalizacja modelu łańcucha dostaw jest problemem programowania całkowitoliczbowego lub problemem programowania mieszanego z ograniczeniami. Opracowany algorytm UABC uwzględnia te informacje. Analiza statystyczna algorytmu UABC, w porównaniu z trzema innymi algorytmami opartymi na ABC, wskazuje na jego wydajność i poprawność.
Wydawca
Rocznik
Strony
113--119
Opis fizyczny
Biliogr. 20 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Department of Applied Sciences and Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India
autor
  • Department of Applied Sciences and Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India
Bibliografia
  • Berning, G., Brandenburg, M., Gürsoy, K., Kussi, J.S., Mehta, V., Tölle, F.J., 2004, Integrating collaborative planning and supply chain optimization for the chemical process industry (I) – methodology, Computers and Chemical Engineering, 28, 913-927.
  • Chellapilla, K., 1998, Combining Mutation Operators in Evolutionary Programming. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2, 91–96.
  • Almeder, C., Preusser M., Hartl, R.F., 2009, Simulation and optimization of supply chains: alternative or complementary approaches?, OR Spectrum, 31, 95–119.
  • Bredstrom, D., Lundgren, J.T., Ronnqvist, M., Carlsson, D., Mason, A., 2004, Supply chain optimization in the pulp mill industry––IP models, column generation and novel constraint branches, European Journal of Operational Research, 156, 2-22.
  • Goldberg, D.E., Deb, K., 1991, A comparison of selection schemes used in genetic algorithms, Foundations of Genetic Algorithms, eds, Rawlins, G.J.E., Morgan Kaufmann, San Mateo, 69-93.
  • Hugos, M., 2003, Essentials of supply chain management, John Wiley & Sons, New Jersey.
  • Jeong, B., Jung H.-S., Park, N.-K., 2002, A computerized causal forecasting system using genetic algorithms in supply chain management, The Journal of Systems and Software, 60, 223-237.
  • Karaboga, D., 2005, An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Technical Report-TR06, Kayseri, Turkey: Erciyes University.
  • Karaboga, D., Basturk, B., 2007, A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm, Journal of Global Optimization, 39, 171–459.
  • Karaboga, D., Gorkemli, B., Ozturk, C., Karaboga, N., 2012, A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications, Artificial Intelligence Review, DOI 10.1007/s10462-012-9328-0.
  • Mak, K.L., Wong, Y.S., 1995, Design of integrated productioninventory- distribution systems using genetic algorithm. Proc. Conf. Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications, Glasgow, UK, 454-460.
  • Michalewicz, Z., Schoenauer, M., 1996, Evolutionary algorithms for constrained parameter optimization problems, Evolutionary Computation, 4, 1–32.
  • Shapiro, J.F., 2001, Modeling the Supply Chain, Thomson Learning, Duxbury.
  • Sharma, T.K., Pant, M., Bansal, J.C., 2012, Artificial Bee Colony with Mean Mutation Operator for Better Exploitation, Proc. Conf. IEEE Congress on Evolutionary Computation, Brisbane, Australia, 1-7.
  • Smirnov, A. V., Sheremetov, L. B., Chilov N., Cortes, J. R., 2004, Soft-computing technologies for configuration of cooperative supply chain, Applied Soft Computing, 4, 87-107.
  • Stäblein, T., Baumgärtel, H., Wilke, J., 2007, The Supply Net Simulator SNS: An artificial intelligence apporach for highly efficient supply network simulation. Proc. Conf. Management logistischer Netzwerke, eds, Günther, H.O., Mattfeld, D.C., Suhl, L., 85–110.
  • Subotic, M., 2011, Artificial bee colony algorithm with multiple onlookers for constrained optimization problems, Proc. Conf. European Computing Conference, Paris, 251-256.
  • Syarif, A., Yun, Y, Gen, M., 2002, Study on multi-stage logistic chain network: a spanning tree-based genetic algorithm approach, Computers & Industrial Engineering, 43, 299-314.
  • Zhou, G., Min, H., Gen, M., 2002, The balanced allocation of customers to multiple distribution centers in the supply chain network: a genetic algorithm approach, Computers & Industrial Engineering, 43, 251-261.
  • Zhu, G, Kwong, S., 2010, Gbest-guided artificial bee colony algorithm for numerical function optimization, Applied Mathematics and Computation, 217, 3166-3173.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-7add198d-8d52-464c-b194-eaeeb7e713d6
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.