A Non-dominated Sorting Ant Colony Optimization Algorithm Approach to the Bi-objective Multi-vehicle Allocation of Customers to Distribution Centers
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: دوفصلنامه بهینه سازی در مهندسی صنایع، دوره: 9، شماره: 19
- کد COI اختصاصی: JR_JOIE-9-19_006
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 337
نویسندگان
Assistant Professor, Department of Industrial Engineering, Associate Professor of Industrial Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran,
MSc, Department of Industrial Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran
چکیده
This paper proposes a mathematical model as the bi-objective capacitated multi-vehicle allocation of customers to distribution centers. Anevolutionary algorithm named non-dominated sorting ant colony optimization (NSACO) is used as the optimization tool for solving this problem. The proposed methodology is based on a new variant of ant colony optimization (ACO) specialized in multi-objective optimization problem. To help the decision maker to choose the best compromise solution from the Pareto front, the fuzzy-based mechanism is employed. For ensuring the robustness of the proposed method and giving a practical sense of this study, the computational results are compared with those obtained by NSGA-II. Results show that both NSACO and NSGA-II algorithms can yield an acceptable number of non-dominated solutions. In addition, the results show that while the distribution of solutions in the trade-off surface of both NSACO and NSGA-II algorithms do not differ significantly, NSACO algorithm is more efficient than NSGA-II with regard to optimality, convergence and the CPU time. Also, the results in some small cases are compared with those obtained by LP-metric method. The error percentages of objective functions in comparison to the LP-metric method are less than 2%. Furthermore, it can be seen that with increasing size of the problems, while the time of problem solving increases exponentially by using the LP-metric method, the running time of NSACO and NSGA-II are more stable.کلیدواژه ها
Bi-objective optimization, Capacitated allocation, Multi-vehicle, Distribution centers, Non-dominated sorting ant colony optimization, NSGA-II, LP- metric methodمقالات مرتبط جدید
- بررسی تاثیر تیم پروژه بر عملکرد مالی با در نظر گرفتن نقش میانجی موفقیت در مدیریت پروژه
- پیش بینی دمای هوا با استفاده از شبکه توابع پایه شعاعی
- پیش بینی آنلاین رسوب خاکستر در سطح گرمایشی بویلر بر اساس تحلیل موجک و رگرسیون بردار پشتیبان
- پیش بینی قیمت سکه و طلا با استفاده از یادگیری ماشین و داده های موجود در بستر اینترنت
- آینده هوش مصنوعی: فرصت ها و چالش ها
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.