Многоцелевая модель смешанного целочисленного программирования для построения и оптимизации многоэшелонной сети постановок

Застосовується змішане лінійне цілочислове програмування до побудови багатоешелонної мережі поставок (SCN) за допомогою оптимізації перевезень і розподілу в SCN. Запропонована модель дозволяє враховувати багато задач SCN за допомогою розгляду загальних витрат на транспортування і місткості всіх ешелонів. У модель включено три різні цільові функції: перша – мінімізує повні вартості перевезень між усіма ешелонами; друга – мінімізує витрати від збереження і вартості замовлення в центрах розподілу (DCs), а остання цільова функція мінімізує зайву і невикористану потужність заводів і DCs.This paper applies a mixed integer linear programming to designing a multi echelon supply chain network (SCN) via optimizing commodity transportation and distribution of a SCN. Proposed model attempts to aim multi objectives of SCN by considering total transportation costs and capacities of all echelons. The model composed of three different objective functions. The first one is minimizing the total transportation costs between all echelons. Second one is minimizing of holding and ordering costs in distribution centers (DCs) and the last objective function is minimizing the unnecessary and unused capacity of plants and DCs.Применяется смешанное линейное целочисленное программирование к построению многоэшелонной сети поставок (SCN) посредством оптимизации перевозок и распределения в SCN. Предложенная модель позволяет учесть многие задачи SCN посредством рассмотрения общих затрат на транспортировку и емкостей всех эшелонов. В модель включены три различные целевые функции: первая – минимизирует полные стоимости перевозок между всеми эшелонами; вторая – минимизирует затраты от сохранения и стоимости заказа в центрах распределения (DCs), а последняя целевая функция минимизирует излишнюю и неиспользованную способность заводов и DCs

Layout Optimization in a Fitness Industry: an Application of Qap Formulation and Heuristic Approaches

The Quadratic Assignment Problem (QAP) is the problem of determining a one-to-one and onto assignment between two sets, each consisting of n objects (e.g., n facilities and n locations) so as to minimize the sum of the distance x flow associated with pairs of assignments. In this study, QAP formulation is applied to a fitness center to assign the sports equipment to the related locations on the layout. Facilities are considered as sports equipment and locations are considered the required area for equipment on the layout. A case study with 19 sports equipment is considered. The objective of the study is to allocate the equipment to the 19 available locations to minimize the total walking distance while considering the interactions between sports equipment. An Integer Programming (IP) formulation is applied using GUROBI package program. 2-opt and tabu search algorithms are also applied to find the feasible/optimal solutions in a reasonable time. The results show that the heuristic approaches are more effective than IP in terms of computational time. The optimal result which is obtained by IP, 2-opt and tabu search provides a better layout with 55.47% less distance x flow compared to the current layout. © 2021 İbrahim Miraç Eligüzel, Eren Özceylan and Yakup Atasagun. All Rights Reserved

Многоцелевая модель смешанного целочисленного программирования для построения и оптимизации многоэшелонной сети постановок

This paper applies a mixed integer linear programming to designing a multi echelon supply chain network (SCN) via optimizing commodity transportation and distribution of a SCN. Proposed model attempts to aim multi objectives of SCN by considering total transportation costs and capacities of all echelons. The model composed of three different objective functions. The first one is minimizing the total transportation costs between all echelons. Second one is minimizing of holding and ordering costs in distribution centers (DCs) and the last objective function is minimizing the unnecessary and unused capacity of plants and DCs.Застосовується змішане лінійне цілочислове програмування до побудови багатоешелонної мережі поставок (SCN) за допомогою оптимізації перевезень і розподілу в SCN. Запропонована модель дозволяє враховувати багато задач SCN за допомогою розгляду загальних витрат на транспортування і місткості всіх ешелонів. У модель включено три різні цільові функції: перша — мінімізує повні вартості перевезень між усіма ешелонами; друга — мінімізує витрати від збереження і вартості замовлення в центрах розподілу (DCs), а остання цільова функція мінімізує зайву і невикористану потужність заводів і DCs.Применяется смешанное линейное целочисленное программирование к построению многоэшелонной сети поставок (SCN) посредством оптимизации перевозок и распределения в SCN. Предложенная модель позволяет учесть многие задачи SCN посредством рассмотрения общих затрат на транспортировку и емкостей всех эшелонов. В модель включены три различные целевые функции: первая — минимизирует полные стоимости перевозок между всеми эшелонами; вторая — минимизирует затраты от сохранения и стоимости заказа в центрах распределения (DCs), а последняя целевая функция минимизирует излишнюю и неиспользованную способность заводов и DCs

A new hybrid heuristic approach for solving green traveling salesman problem

41st International Conference on Computers and Industrial Engineering 2011 -- 23 October 2011 through 25 October 2011 -- Los Angeles, CA -- 100142This study presents a novel problem called green travelling salesman problem (GTSP), an extension of the classical travelling salesman problem (TSP). Proposed GTSP considers not just for the route distance, also accounts emitted CO2, consumed fuel, travelling times/speed and their costs with a more comprehensive objective function. The aim of this study is to shed light on the trade-offs between various objectives and offers managerial insights on decisions in a green frame of TSP. Therefore, a nonlinear mixed integer mathematical model is proposed for the GTSP and computational experiments are performed on generated hypothetical instances to obtain optimal solutions through Lingo 11.0. Due to more NP-hard nature of GTSP contrary to the TSP, a hybrid approach contains ant colony optimization (ACO) and artificial bee colony (ABC) methods is designed to solve test problems from the small size for accuracy to the large scale for efficiency and the results are compared to the solutions gained by solving the same problems by Lingo 11.0. The numerical results show that hybrid approach is more applicable and effective than Lingo 11.0 in reasonable time

Багатоцільова модель змішаного цілочислового програмування для побудови і оптимізації багатоешелонної мережі поставок

This paper applies a mixed integer linear programming to designing a multi echelon supply chain network (SCN) via optimizing commodity transportation and distribution of a SCN. Proposed model attempts to aim multi objectives of SCN by considering total transportation costs and capacities of all echelons. The model composed of three different objective functions. The first one is minimizing the total transportation costs between all echelons. Second one is minimizing of holding and ordering costs in distribution centers (DCs) and the last objective function is minimizing the unnecessary and unused capacity of plants and DCs.Применяется смешанное линейное целочисленное программирование к построению многоэшелонной сети поставок (SCN) посредством оптимизации перевозок и распределения в SCN. Предложенная модель позволяет учесть многие задачи SCN посредством рассмотрения общих затрат на транспортировку и емкостей всех эшелонов. В модель включены три различные целевые функции: первая — минимизирует полные стоимости перевозок между всеми эшелонами; вторая — минимизирует затраты от сохранения и стоимости заказа в центрах распределения (DCs), а последняя целевая функция минимизирует излишнюю и неиспользованную способность заводов и DCs.Застосовується змішане лінійне цілочислове програмування до побудови багатоешелонної мережі поставок (SCN) за допомогою оптимізації перевезень і розподілу в SCN. Запропонована модель дозволяє враховувати багато задач SCN за допомогою розгляду загальних витрат на транспортування і місткості всіх ешелонів. У модель включено три різні цільові функції: перша — мінімізує повні вартості перевезень між усіма ешелонами; друга — мінімізує витрати від збереження і вартості замовлення в центрах розподілу (DCs), а остання цільова функція мінімізує зайву і невикористану потужність заводів і DCs