Optymalizacja dystrybucji w warunkach niepewności probabilistycznej

• Autorzy: Dolata M. , Ptak A.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zagadnienie optymalizacji działalności dystrybutora sformułowano jako uogólnienie klasycznego problemu transportowego. Uwzględniono nie tylko koszty transportu, ale ograniczenia związane z możliwością spełnienia kontraktu zawartego pomiędzy dystrybutorem i odbiorcami oraz między dystrybutorem i dostawcami. Otrzymano numeryczne rozwiązanie problemu w sytuacji stałych parametrów na przykładzie trzech odbiorców i trzech dostawców: Oprócz tego zagadnienie rozwiązywano w sytuacji niepewności parametrów modelu. Przy tym używano probabilistycznego podejścia do formalizacji niepewności. Problem został rozwiązany algorytmem programowania liniowego simplex przy zastosowaniu liczb losowych z wykorzystaniem metody Monte Carlo. Ciekawym wynikiem zastosowania podejścia Monte Carlo jest niejednoznaczność rezultatów. Otrzymane gęstości prawdopodobieństwa dla ilości dostaw są dwuekstremalne. Jednocześnie oceniono ilość eksperymentów numerycznych losowych niezbędnych do otrzymania adekwatnych rezultatów przy zastosowaniu procedury Monte Carlo w zagadnieniu optymalizacji działalności dystrybutora.

Słowa kluczowe

PL

programowanie liniowe; problem dystrybutora; problem transportowy; niepewność probabilistyczna; metoda Monte Carlo

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
• Czasopismo: Informatyka Teoretyczna i Stosowana
• Rocznik: 2003
• Tom: R. 3, nr 4
• Strony: 205--211
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., 10 rys.

Twórcy

autor

Dolata M.

• Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej, Politechnika Częstochowska ul. Dąbrowskiego 73, 42-200 Częstochowa

autor

Ptak A.

• Instytut Ekonometrii i Informatyki, Politechnika Częstochowska ul. Dąbrowskiego 69,42-200 Częstochowa

• Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej, Politechnika Częstochowska ul. Dąbrowskiego 73, 42-200 Częstochowa

Bibliografia

• [1] Isermann R, The enumeration of all efficient solution for a linear multiple-objective transportation problem, Naval Research Logistics Quarterly 1979, 26, 123-139.
• [2] Ringuest J.L., Rinks D.B., Interactive solutions for the linear multiobjective transportation problem, European Journal of Operational Research 1987, 32, 96-106.
• [3] Bit A.K., Biswal M.P., Alam S.S., Fuzzy programming approach to multicriteria decision making transportation problem, Fuzzy Sets and Systems 1992, 50, 135-142.
• [4] Das S.K., Goswami A., Alam S.S., Multiobjective transportation problem with interval cost, source and destination parameters, European Journal of Operational Research 1999, 117, 100-112.
• [5] Chanas S., Delgado M., Verdegay J.L., Vila M.A, Interval and fuzzy extensions of classical transportation problems, Transportation Planning Technol. 1993, 17, 203-218.
• [6] Chanas S., Kuchta D., Fuzzy integer transportation problem, Fuzzy Sets and Systems 1998, 98, 291-298.
• [7] Waiel F., Abd EI-Wahed, A multi-objective transportation problem under fuzziness, Fuzzy Sets and Systems 2001, 117, 27-33.