CREDIBILITY-BASED FUZZY PROGRAMMING MODELS TO SOLVE THE BUDGET-CONSTRAINED FLEXIBLE FLOW LINE PROBLEM
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 9، شماره: 6
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 117
فایل این مقاله در 29 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-9-6_002
تاریخ نمایه سازی: 5 تیر 1401
چکیده مقاله:
This paper addresses a new version of the exible ow line prob- lem, i.e., the budget constrained one, in order to determine the required num- ber of processors at each station along with the selection of the most eco- nomical process routes for products. Since a number of parameters, such as due dates, the amount of available budgets and the cost of opting particular routes, are imprecise (fuzzy) in practice, they are treated as fuzzy variables. Furthermore, to investigate the model behavior and to validate its attribute, we propose three fuzzy programming models based upon credibility measure, namely expected value model, chance-constrained programming model and dependent chance-constrained programming model, in order to transform the original mathematical model into a fuzzy environment. To solve these fuzzy models, a hybrid meta-heuristic algorithm is proposed in which a genetic al- gorithm is designed to compute the number of processors at each stage; and a particle swarm optimization (PSO) algorithm is applied to obtain the op- timal value of tardiness variables. Finally, computational results and some concluding remarks are provided.
کلیدواژه ها:
Budget-constrained exible ow lines ، Credibility-based fuzzy pro- gramming ، Meta-heuristic ، Genetic Algorithm ، Particle Swarm Optimization
نویسندگان
Ali Ghodratnama
Department of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Seyed Ali Torabi
Department of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Raza Tavakkoli-Moghaddam
Department of Industrial Engineering, College of En- gineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :