A Flexible Integrated Forward/ Reverse Logistics Model with Random Path-based Memetic Algorithm
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 8، شماره: 2
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 212
فایل این مقاله در 27 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-8-2_007
تاریخ نمایه سازی: 7 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Due to business and environmental issues, the efficient design of an integrated forward/reverse logistics network has recently attracted more attention from researchers. The significance of transportation cost and customer satisfaction spurs an interest in developing a flexible network design model with different delivery paths. This paper proposes a flexible mixed-integer programming model to deal with such issues. The model integrates the network design decisions in both forward and backward logistics networks, and also applies three kinds of delivering modes (normal delivery, direct shipment, and direct delivery) which enrich the model to be able to deliver the products to customers by distribution-skipping the mid-process strategy in order to deliver products in more flexible paths to customer zones. To tackle with such an NP-hard problem, a memetic algorithm (MA) with random path-based direct representation and combinatorial local search methods is developed. Numerical experiments are conducted to demonstrate the significance and applicability of the model as well as the efficiency and accuracy of the proposed solution approach.
کلیدواژه ها:
Integrated supply chain ، Logistics network design ، Random path-based direct encoding ، Memetic algorithm
نویسندگان
احسان یادگاری
Faculty of Management and Accounting, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
حسام الدین نجمی
Department of Industrial Engineering, University of Tehran, Iran
مرتضی قمی اویلی
Faculty of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
مصطفی زندیه
Faculty of Management and Accounting, Shahid Beheshti University, 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 :