論文の概要: Multi-Objective Optimization for Sustainable Closed-Loop Supply Chain
Network Under Demand Uncertainty: A Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06047v2
- Date: Fri, 9 Oct 2020 16:09:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 08:32:51.307390
- Title: Multi-Objective Optimization for Sustainable Closed-Loop Supply Chain
Network Under Demand Uncertainty: A Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: 需要不確実性下におけるサステナブル閉ループ型サプライチェーンネットワークの多目的最適化:遺伝的アルゴリズム
- Authors: Ahmad Sobhan Abir, Ishtiaq Ahmed Bhuiyan, Mohammad Arani, Md Mashum
Billal
- Abstract要約: 新たなサプライチェーン管理手法が提案され,サプライチェーン設計の環境問題とともに経済を維持する。
本稿では, 環境要因に合わせて, 新たな持続的クローズドループサプライチェーンネットワークを最適化し, 経済性を維持することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Supply chain management has been concentrated on productive ways to manage
flows through a sophisticated vendor, manufacturer, and consumer networks for
decades. Recently, energy and material rates have been greatly consumed to
improve the sector, making sustainable development the core problem for
advanced and developing countries. A new approach of supply chain management is
proposed to maintain the economy along with the environment issue for the
design of supply chain as well as the highest reliability in the planning
horizon to fulfill customers demand as much as possible. This paper aims to
optimize a new sustainable closed-loop supply chain network to maintain the
financial along with the environmental factor to minimize the negative effect
on the environment and maximize the average total number of products dispatched
to customers to enhance reliability. The situation has been considered under
demand uncertainty with warehouse reliability. This approach has been suggested
the multi-objective mathematical model minimizing the total costs and total CO2
emissions and maximize the reliability in handling for establishing the
closed-loop supply chain. Two optimization methods are used namely
Multi-Objective Genetic Algorithm Optimization Method and Weighted Sum Method.
Two results have shown the optimality of this approach. This paper also showed
the optimal point using Pareto front for clear identification of optima. The
results are approved to verify the efficiency of the model and the methods to
maintain the financial, environmental, and reliability issues.
- Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理は、何十年もの間、洗練されたベンダー、製造業者、消費者ネットワークを通しての流れを管理する生産的な方法に集中してきた。
近年、エネルギーと物質レートはセクターの改善に大きく消費され、持続可能な開発が先進国や発展途上国の核となる問題となっている。
サプライチェーン・マネジメントの新たなアプローチは、サプライチェーン設計の環境問題とともに、顧客需要を可能な限り満たすための計画における信頼性の高い経済を維持するために提案されている。
本稿では,環境への悪影響を最小限に抑えるため,環境要因とともに金融を維持するために,持続的なサプライチェーンネットワークを最適化し,顧客へ送付する製品の総数を最大化し,信頼性を高めることを目的とする。
この状況は倉庫の信頼性に不確実性があると考えられている。
提案手法は, 総コストとCO2排出量を最小化し, 閉ループサプライチェーンの確立に対する取扱いの信頼性を最大化する多目的数学的モデルである。
2つの最適化手法として、多目的遺伝的アルゴリズム最適化法と重み付きサム法がある。
2つの結果はこのアプローチの最適性を示している。
また,オプティマを明瞭に識別するために,パレートフロントを用いた最適点を示した。
その結果, モデルの有効性と, 財務, 環境, 信頼性問題を維持するための方法の検証が認められた。
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