Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

2 Logistyka

2 2014

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Pareto optimal solution

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A hybrid method for multi-objective optimization of supply chain

100%

Sitek P.

2014

tom nr 6

9522--9536

This paper presents a hybrid approach to solving multi-objective optimization problems in supply chain. The proposed approach consists of the integration and hybridization of two modeling and solving environments, i.e., mathematical programming (MP) and constraint logic programming (CLP), to obtain a programming framework that offers significant advantages over the classical approach derived from operational research. The strongest points of both components are combined in the hybrid framework, which by introducing transformation allows a significant reduction in size of a problem and the optimal solution is found a lot faster. This is particularly important in the multi-objective optimization where problems have to be solved over and over again to find a set of Pareto-optimal solutions. An over two thousand-fold reduction in size was obtained for the illustrative examples together with a few hundred-fold reduction in the speed of finding the solution. In addition, the proposed approach allows the introduction of logical constraints that are difficult or impossible to model in operational research environments.

W artykule przedstawiono podejście hybrydowe do optymalizacji wielokryterialnej problemów łańcucha dostaw. Proponowane podejście składa się z dwóch środowisk: programowania matematycznego oraz programowania w logice z ograniczeniami. Przedstawiona integracja pozwala na modelowanie i bardziej efektywne rozwiązywanie problemów optymalizacji występujących w łańcuchach dostaw. Wynika to z redukcji rozmiarów kombinatorycznych problemów. Zaproponowana metoda hybrydowa została przetestowana na modelu ilustracyjnym, który dotyczy optymalizacji wielokryterialnej kosztów operacyjnych łańcucha dostaw z jednej strony oraz kosztów środowiskowych z drugiej. Uzyskane wyniki potwierdzają efektywność zastosowanej metody, która jest wielokrotnie szybsza od podejścia opartego jedynie na programowaniu matematycznym.

Optymalizacja lokalizacji centrów dystrybucyjnych z wykorzystaniem wielokryterialnego algorytmu genetycznego ɛ-NSGA-II

100%

Rudziński F. , Głuszek A. , Piekoszewski J.

2014

tom nr 6

9223--9231

Praca przedstawia zastosowanie genetycznego algorytmu optymalizacji wielokryterialnej ɛ-NSGA-II (ang. Epsilon-Dominance Non-Dominated Sorted Genetic Algorithm) do rozwiązywania problemu rozmieszczenia centrów dystrybucyjnych w sieci dystrybucyjnej (logistycznej). Zastosowana technika optymalizacji umożliwia uzyskanie zestawu tzw. rozwiązań Pareto-optymalnych, reprezentujących różny poziom kompromisu pomiędzy przyjętymi kryteriami oceny. Wykorzystano model sieci dystrybucyjnej zorientowany na minimalizację całkowitego kosztu utrzymania sieci, minimalizację emisji dwutlenku węgla wydalanego przez silniki spalinowe do atmosfery oraz maksymalizację niezawodności usług transportowych. Rezultaty eksperymentów oraz analiza porównawcza proponowanego podejścia z alternatywną techniką, tj. hybrydową metodą ɛ -wymuszeń (ang. ɛ-constraint method) wykazały wysoką użyteczność algorytmu ɛ-NSGA-II w rozwiązywaniu tego rodzaju problemów oraz jej wyraźną przewagę nad konkurencyjna metodą.

The paper presents an application of the multi-objective genetic algorithm ɛ-NSGA-II (Epsilon-Dominance Non-Dominated Sorted Genetic Algorithm) in the logistic facilities location problems. This technique allows to obtain a set of so-called Pareto-optimal solutions representing different levels of compromise between the criteria of their evaluation. A model of the distribution network used in the paper is focused on minimizing the total maintenance cost of the network, minimizing carbon emissions emitted by internal combustion engines into the atmosphere and maximizing the customer service reliability. The results of experiments and a comparative analysis of the proposed approach with an alternative technique, ie. hybrid ɛ-constraint method prove a high utility of ɛ-NSGA-II algorithm in solving this kind of problems. A distinct advantage of the approach over the alternative technique has been demonstrated as well.