Abstract:
هدف: در سه دهه اخیر، مفهوم یکپارچگی تصمیمگیری در زنجیره تأمین به یکی از مهمترین ابعاد مدیریت زنجیره تأمین تبدیل شده است. این مفهوم به بررسی وابستگی میان مکان تسهیلات، تخصیص جریان بین تسهیلات، ساختار سیستم حملونقل و سیستم کنترل موجودی میپردازد. این مقاله صورت جدیدی از مسئله مکانیابی ـ مسیریابی ـ موجودی را در یک شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته برای محصولات فاسدشدنی با در نظر گرفتن ملاحظات زیستمحیطی ارائه میدهد، بهنحوی که همزمان مجموع هزینههای سیستم، مجموع حداکثر زمان حملونقل و انتشار آلایندهها در کل شبکه کمینه شود. روش: مسئله پژوهش در قالب یک مدل چندهدفه برنامهریزی غیرخطی عدد صحیح مختلط فرموله شده و برای حل مدل، رویکردی از الگوریتم ژنتیک پیشنهاد شده است. بهمنظور اعتبارسنجی، نتایج الگوریتم پیشنهادی در مثالهای اندازه کوچک با نتایج حل روش دقیق توسط نرمافزار گمز، مقایسه شدهاند. یافتهها: میانگین خطای حاصل از الگوریتم پیشنهادی برای تابع هدف در مقایسه با روش دقیق، در حل مسائل نمونه، کمتر از 4 درصد است. همچنین نتایج حاصل از عملکرد الگوریتم بر اساس شاخصهای استاندارد بررسی شده است. نتایج محاسباتی، نشانگر کارایی الگوریتم برای طیف وسیعی از مسائل با اندازههای متفاوت است. نتیجهگیری: تصمیمهای مکانیابی، مسیریابی و موجودی به هم وابسته بوده و تعیین مقادیر بهینه این متغیرها در تعامل با هم است که میتواند به یافتن یک سیستم بهینه با حداقل هزینههای ممکن منجر شود.
Objective
During the last three decades, the concept of decision-making integrity in the supply chain has become one of the most important dimensions in the supply chain management. This concept examines the dependence between the location of facilities, allocation of flow between facilities, the structure of transport system and inventory control system. This paper presents a new form of locating- routing- inventory problem in a closed-loop supply chain network for perishable products with respect to environmental considerations, in such a way that the aggregate system costs, the aggregate maximum transportation time and emission of pollutants throughout the network should be minimized.
Methods
The research problem is formulated in the form of a multi-objective mixed integer nonlinear programming model and a genetic algorithm approach is proposed to solve the model. In order to validate, the results of the proposed algorithm are compared in small-scale examples with the exact solution method using GAMS software.
Results
The mean error of the proposed algorithm for the objective function is fewer than 4% as compared to the exact solution. In addition, the results of the algorithm's performance are discussed based on standard indices. The computational results indicated the efficiency of the algorithm for a wide range of problems with different sizes.
Conclusion
The locating, routing and inventory decisions are interdependent and determining the optimal values for these variables is in interaction with each other which can lead to an optimal system with the least possible cost.