Incorporating Return on Inventory Investment into Joint Lot-Sizing and Price Discriminating Decisions: A Fuzzy Chance Constraint Programming Model
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 10، شماره: 4
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 296
فایل این مقاله در 30 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-10-4_008
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
Coordination of market decisions with other aspects of operations management such as production and inventory decisions has long been a meticulous research issue in supply chain management. Generally, changes to the original lot-sizing policy stimulated by market prices may impose remarkable deviation revenue throughout the supply and demand chain system. This paper examines how to set the channel prices and the lot-sizing quantities so that the potential maximal return on investment is gained under a differential pricing scenario involving a number of possibilistic constraints to deal with market-segmented price setting, marketing and lot-sizing decisions, concurrently. The model aims to maximize return on inventory investment (ROII). To solve the model, a fuzzy solution approach based on the novel credibility measure is developed. An efficient and tuned search procedure using particle swarm optimization is tailored to reach the solutions of the resultant non-linear crisp model. An illustrative example is also studied to demonstrate the practicability of the proposed mathematical model and its solution approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
رضا قاسمی یقین
Clothing Engineering and Management Group, Department of Textile Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
سیدمحمدتقی فاطمی قمی
Department of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
سیدعلی ترابی
Department of Industrial Engineering, College of Engineering, 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 :