ORIGINAL_ARTICLE
پیادهسازی مدل رگرسیون خطی فازی با استفاده از مقدار h بهینه برای شناسایی روابط عملکردی درQFD
امروزه مهمترین جنبه طراحی محصول، طراحی بر اساس نیازها و خواستههای مشتریان است؛ ازاینرو، یکی از روشهایی که بهمنظور افزایش رضایت مشتری مورداستفاده قرار میگیرد، رویکرد گسترش عملکرد کیفیت (QFD) است. در برنامهریزی QFD به دلیل ابهام و نادقیق بودن ویژگیها در روابط، اغلب ضرایب فازی مورداستفاده قرار میگیرند؛ لذا در این تحقیق برای شناسایی روابط کارکردی غیردقیق و مبهم بین نیازمندیهای مشتری و مشخصههای مهندسی، از رویکرد رگرسیون خطی فازی استفاده شد. در این رویکرد، در حالت دادههای غیرفازی، مقادیر بهینه پارامترها بهطوری تعیین میشود که مجموعه خروجی مدل رگرسیون دارای درجه عضویت بزرگتر یا مساوی باشند که این مقدار، میزان فازیبودن خروجی مدل رگرسیون فازی را نشان میدهد. در این مطالعه، هدف استفاده از مدل رگرسیون خطی فازی، شناسایی روابط کارکردی در QFD با مقدار بهینه در شرکت صنعتی لاماالکترونیک است. نتایج این مطالعه حاکی از آن است که مقادیر گستره ضرایب در حالت بهینه، نسبت به زمانی که این مقدار صفر است، جوابهای بهتری داده و قابلیت اطمینان سیستم را افزایش میدهد.
https://journal.saim.ir/article_33467_c8c7d5a946cf4a10bd5eca5dd48799f0.pdf
2018-11-22
1
26
گسترش عملکرد کیفیت
روابط عملکردی
مدل رگرسیون خطی فازی
h بهینه
منیره
احمدی منش
monireh.ahmadimanesh@yahoo.com
1
دانشجوی دکترای مدیریت گرایش تحقیق در عملیات، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
فاطمه
خریدار
f.kharidar@gmail.com
2
دانشجوی دکترای مدیریت گرایش تحقیق در عملیات، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
زهرا
ناجی عظیمی
znajiazimi@um.ac.ir
3
دانشیار گروه مدیریت، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
LEAD_AUTHOR
[1]. Andalib Ardakani, D. keshavarz, P. “Study of Green Product Development and Its Impact on Customer's Subjective Image with Structural Equation Modeling Approach”, Journal of New Research in Decision Making, 1(3), 2016, 85-112.
1
[2]. Garibay, C., Gutiérrez, H., Figueroa, A. “Evaluation of a Digital Library by Means of Quality Function Deployment (QFD) and the Kano Model”, the Journal of AcademicLibrarianship, 36(2), 2010 125- 132.
2
[3]. Chien, T.K., Su, C.T. “Using the QFD concept to resolve customer satisfaction strategy decisions”. Int. J. Qual. Reliab. Manag. 20 (3), 2003, 345–359.
3
[4]. Karsak, E. E. "Fuzzy multiple objective programming framework to prioritize design requirements in quality function deployment”, Computers & Industrial Engineering, 47(2), 2004, 149–163.
4
[5]. Liu, X., Chen Y.”A systematic approach to optimizing h value for fuzzy linear regression with symmetric triangular fuzzy numbers”, Mathematical Problems in Engineering, 2013, 1-9
5
[6]. Zhong, S., Zhou, J., Chen, Y. ”Determination of target values of engineering characteristics in QFD using a fuzzy chance-constrained modelling approach”. Neurocomputing, 142 (1), 2014, 125–135.
6
[7]. Ko, W.C., Chen, L.H. “An approach of new product planning using quality function deployment and fuzzy linear programming model”. Int. J. Prod. Res, 52 (6), 2014, 1728–1743.
7
[8]. Liu, Y., Zhou, J., Chen, Y. ”Using fuzzy non-linear regression to identify the compensation level among customer requirements in QFD”. Neurocomputing, 142 (1), 2014, 115–124.
8
[9]. Rezaei, K., Hosseini Ashtiani, H., Hoshiar, M. ”QFD A customer-oriented approach to designing and improving product quality”, Cooperative Co., Ltd. 2002
9
[10]. Mottiqi, H., Safari, H., Dehghani, K, "Using Fuzzy QFD in Strategic Product Management: Case Study in Pars Electric Co. ", Management Research in Iran, 15( 2), 2011, 151-179
10
[11]. Azar, A., Nahavandi, B., Rajabzadeh, Ali (), “Planning and Improvement of Expansion of Quality Performance Using Process, Fuzzy Network Analysis and Ideal Planning”, Management Research in Iran, 12( 4), 2008, 37-68
11
[12]. Hosseini Ashtiani, H., Hoshiar, M. (2001) "Customer-Oriented Approach to Designing and Improving Product Quality", Tehran, Athena Publishing House.
12
[13]. Nouri, I., Bakhtiari, A.”Application of QFD in order to identify the main characteristics of website design using fuzzy TOPSIS”. Industrial Management Journal of Islamic Azad University, Sanandaj Branch, , 4(9), 2009, 75-88
13
[14]. Zhianpour, H., Zinipour, H., Ahmadi Kahnali, R. () ”Application of QFD in converting the demands of in-service training clients into educational requirements (Case Study: Central Astan Quds Razavi Book Organization)”, Public Management Research, Fifth year, 15, 2012, 112-85.
14
[15]. Hojjati, S. M. H., Zareeniya, M. () “A New Approach to Weighting Customers' Desires and Prioritizing Product Technical Characteristics with Fuzzy QFD Approach”, Engineering and Management, Sharif, 1(30), . 1393, 150-137
15
[16]. Kahraman, C., Ertay, T. "A fuzzy optimization model for QFD planning process using analytic network approach", European Journal of Operational Research, 2(1), 2006, 171-390.
16
[17]. Kim, K. J., Moskowitz, H., Dhingra, A., Evans, G. "Fuzzy multicriteria models for quality function deployment”, European Journal of Operational Research, 121(3), 2000 ,504-518
17
[18]. Tang, J. R., Fung, Y. K., Xu, B., Wang, D. (2002). “A new approach to quality function deployment planning with financial consideration”, Computers & Operations Research, 29: 1447-1463.
18
[19]. Ahmadimanesh, M., Tavakoli, A., Naji, Z.(2013). “Product design and prototype selection using fuzzy QFD and linear assignment technique”, Msc Thesis, Faculty of Economics & Administrative sciences, Ferdowsi of mashhad university
19
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه مسئله زمانبندی پروژه چندمهارته با ظرفیت متغیر از منابع محدود در طول زمان و ارائه الگوریتم جستجوی هارمونی برای حل آن
مسئله زمانبندی پروژه با منابع محدود و چندمهارته یکی از مسائل کاربردی تحقیق در عملیات است. در این نوع مسئله، کارکنان چندمهارته در طول انجام فعالیتهای پروژه موردنیاز هستند. میزان دسترسی به کارکنان در طول افق برنامهریزی پروژه، به دلایل وجود تعطیلات رسمی، تعطیلات آخر هفته، بیماری یا مرگ ثابت نیست. بنابراین در این مقاله، یک مدل ریاضی برای مسئله زمانبندی پروژه چندمهارته پیشنهاد میشود که در آن میزان دسترسی به منابع، متغیر و وابسته به زمان است. ارتباط بین فعالیتها در مدل پیشنهادی از نوع تعمیمیافته در نظر گرفتهشده است. هدف مدل پیشنهادی، کمینهسازی زمان تکمیل پروژه است. بهمنظور حل مدل پیشنهادی که ازجمله مسائل NP-Hard است، یک الگوریتم فراابتکاری مبتنی بر روش جستجوی هارمونی (HS) توسعه داده شده است. در جهت افزایش تنوع جوابها و کاهش احتمال گرفتارشدن الگوریتم پیشنهادی در بهینه محلی، دو عملگر تقاطع و جهش جدید برای این الگوریتم طراحی شده است. کارایی الگوریتم پیشنهادی در حل چند مسئله نمونه، نسبت به دو الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و ژنتیک (GA) موردمقایسه قرار گرفته است. نتایج، نشان از برتری الگوریتم پیشنهادی ازنظر شاخصهای کیفیت جواب و زمان حل مسئله دارد.
https://journal.saim.ir/article_33468_3620e1e80a57f453c350af4ab80923f9.pdf
2018-11-22
27
53
بهینهسازی
جستجوی هارمونی
زمانبندی پروژه
منابع چندمهارته
امیرحسین
حسینیان
ah_hosseinian@iau-tnb.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال، تهران، ایران
AUTHOR
وحید
برادران
v_baradaran@iau-tnb.ac.ir
2
استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
بشیری
bashiri@shahed.ac.ir
3
استاد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Hartmann, S., & Briskorn, D., (2010). A survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem, European Journal of Operational Research, 207(1), 1-14.
1
[2] Blazewicz, J., Lenstra, J.K. & Kan, A., (1983). Scheduling subject to resource constraints: Classification and complexity, Discrete Applied Mathematics, 5(1), 11-24.
2
[3] Shahbazi, S., Sajjadi, S.M., & Jolai, F., (2018). A Simulation-Based Optimization Model for Determining the Sequence of Implementing Projects Related To New Product Development, Modern Researches in Decision Making, 2(4), 129-152.
3
[4] Chen, J., Fowler, J., Kempf, K., & Mason, S., (2015). Multi-mode resource-constrained project scheduling Problems with non-preemptive activity splitting, Computers & Operations Research, 53(2), 275-287.
4
[5] Hartmann, S., (2013). Project scheduling with resource capacities and requests varying with time: a case study, Flexible Services and Manufacturing Journal, 25(1), 74-93.
5
[6] Néron, E., & Baptista, D., (2002). Heuristics for multi-skill project scheduling problem, International Symposium on combinatorial optimization (CO’2002), Paris, France.
6
[7] Ghafoori, S., & Taghizadeh Yazdi, M.R., (2017). Proposing a Multi-Objective Mathematical Model for RCPSP and Solving It with Firefly and Simulated Annealing algorithms, Modern Researches in Decision Making, 1(4), 117-142.
7
[8] Maghsoudlou, H.M., Nadjafi, B., & Niaki, S.T.A., (2017). Multi-skilled project scheduling with level-dependent rework risk; three multi-objective mechanisms based on cuckoo search, Applied Soft Computing, 54, 46-61.
8
[9] Lee, K. S. & Geem, Z. W., (2005). A New Meta-Heuristic Algorithm for Continuous Engineering Optimization: Harmony Search Theory and Practice, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 194, 3902-3933.
9
[10] Rastgar, I., & Sahraeian, R., (2013). Developing harmony search algorithm for solving optimization problems: a case study in parallel machine production scheduling problem, Journal of Industrial Engineering Research in Production Systems, 1(1), 57-71.
10
[11] Bartusch, M., Mohring, R.H., & Radermacher, F.J., (1988). Scheduling project networks with resource constraints and time windows, Annals of Operations Research, 16(1), 201–240.
11
[12] Sprecher, A., (1994). Resource-constrained project scheduling: exact methods for the multi-mode case, Number 409 in lecture notes in economics and mathematical systems. Springer, Berlin, DOI: 10.1007/978-3-642-48397-4.
12
[13] Buddhakulsomsiri, J., & Kim, D.S., (2006). Properties of multi-mode resource-constrained project scheduling problems with resource vacations and activity splitting, European Journal of Operational Research, 175(1), 279-295.
13
[14] Ho, S., & Leung, J., (2010). Solving a manpower scheduling problem for airline catering using metaheuristics, European Journal of Operational Research, 202(3), 903-921.
14
[15] Cordeau, J., Laporte, G., Pasin, F., & Ropke, S., (2010). Scheduling Technicians and Tasks in a Telecommunications Company, Journal of Scheduling, 13(4), 393-409.
15
[16] Liu, S., & Wang, C., (2012). Optimizing linear project scheduling with multi-skilled crews, Automation in Construction, 24, 16-23.
16
[17] Kazemipoor, H., Tavakkoli-Moghaddam, R., Shahnazari-Shahrezaei, P., & Azaron, A., (2013). A differential evolution algorithm to solve multi-skilled project portfolio scheduling problems, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 64(5-8), 1099-1111.
17
[18] Myszkowski, P.B, & Skowronski, M., (2013). Specialized genetic operators for multi skill resource-constrained project scheduling problem, 19th International Conference on Soft Computing MENDEL, 57-62.
18
[19] Mehmanchi, E., & Shadrokh, S., (2013). Solving a New Mixed Integer Non-Linear Programming Model of the Multi-Skilled Project Scheduling Problem Considering Learning and Forgetting Effect, Proceedings of the 2013 IEEE IEEM, Bangkok, Thailand.
19
[20] Kazemipoor, H., Tavvakoli-Moghaddam, E., & Sharezaei, P., (2013). Solving a novel multi-skilled project scheduling model by scatter search, South African Journal of Industrial Engineering, 24(1), 121-135.
20
[21] Tabrizi, B.H., Tavvakoli-Moghaddam, R., & Ghaderi, S.F., (2014). A two-phase method for a multi-skilled project scheduling problem with discounted cash flows, Scientia Iranica, 21(3), 1083-1095.
21
[22] Zheng, H., Wang, L., & Zheng, X., (2015). Teaching–learning-based optimization algorithm for multiskill resource constrained project scheduling problem, Soft Computing, 21(6), 1537-1548.
22
[23] Javanmard, S., Nadjafi, B., & Niaki, S.T.A., (2016). Preemptive multi-skilled resource investment project scheduling problem; mathematical modelling and solution approaches, Computers and Chemical Engineering, 96(1), 55-68.
23
[24] Maghsoudlou, H.M., Nadjafi, B., & Niaki, S.T.A., (2016). A multi-objective invasive weeds optimization algorithm for solving multi-skill multi-mode resource constrained project scheduling problem, Computers and Chemical Engineering, 8(1), 157-169.
24
[25] Chen, R., Liang, C., Gu, D., and Leung, J., (2017). A multi-objective model for multi-project scheduling and multi-skilled staff assignment for IT product development considering competency evolution, International Journal of Production Research, 55(21), 1-29.
25
[26] Geem, Z.W., Kim J.H. & Loganathan G.V. (2001). A new heuristic optimization algorithm: harmony search. Simulations, 76, 60–68.
26
[27] Kalivarapu, J., Jain, S., & Bag, S., (2015). An improved harmony search algorithm with dynamically varying bandwidth, Engineering Optimization, 48(7), 1091-1108.
27
[28] Wang, L., Pan, Q.K., & Tasgetiren, M.F., (2011). A hybrid harmony search algorithm for the blocking permutation flow shop scheduling problem, Computers & Industrial Engineering, 61(1), 76–83.
28
[29] Bagher, M., Kassaee, M., Allam Tabriz, A., & Zandieh, M., (2018). Truck Scheduling in Distribution Systems with Multiple Cross Docks and No Intermediate Storage, Modern Researches in Decision Making, 2(4), 1-27.
29
[30] Mahdavi, A.M., (2007). Designing Quality Measurement Model of Information System Services Based on Genetic Algorithm, Management Research in Iran, 11(20), 235-263.
30
[31] Asadi, R., Kazemzadeh, R., Nakhaei Kamal Abadi, I., & Bagherinejad, Z., (2013). A Joint Ordering Model for Automotive parts in Two-level Supply Chain, Management Research in Iran, 17(2), 1-18.
31
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک روش ابتکاری برای کمینهکردن مجموع وزنی کارهای تأخیری و هزینههای ارسال برای زمانبندی یکپارچه تولید و توزیع در زنجیره تأمین با در نظر گرفتن مسیریابی
یک مسئله یکپارچه زمانبندی تولید و توزیع را در نظر بگیرید که در آن کارها پس از پردازش در سیستم تولیدی، بهصورت مسیریابی و در قالب دستههایی برای مشتریان ارسال میشود. فرض کنید هر مشتری یک سفارش به تولیدکننده ارائه میکند. هر سفارش دارای یک موعد تحویل است. سفارشها توسط یک ماشین پردازش میشوند و بهصورت دستهای توسط وسایلی به تعداد کافی و با ظرفیت نامحدود ارسال میشوند. ارسال دستهای معمولاً منجر به کاهش هزینههای ارسال میگردد، اما ممکن است تعداد کارهای تأخیری را افزایش دهد. هدف تعیین تعداد وسایل ارسال و مسیرهای بهینه جهت کمینهکردن مجموع وزنی کارهای تأخیری و هزینههای ارسال است. این مسئله برای اولین بار با این تابع هدف موردبررسی قرار گرفتهاست. پیچیدگی مسئله مذکور NP-Hard قوی است. در این مقاله، برای این مسئله یک مدل برنامهریزی خطی ریاضی و یک روش ابتکاری به همراه آزمون محاسباتی ارائه شده است. طراحی آزمایشها بهصورت کامل بر روی تمام عوامل انجام شده است. نتایج آزمون محاسباتی برای مسائل حلشده، کارایی روش ابتکاری را نشان میدهد. همچنین با استفاده از روش تجزیه و تحلیل واریانس تأثیر سطوح مولفههای مسئله بر روی عملکرد CPLEX موردبررسی قرار گرفته است.
https://journal.saim.ir/article_33469_fcbf8d4939bc5c598a31a2b0318a43fa.pdf
2018-11-22
55
78
زنجیره تامین
زمانبندی
کارهای دارای تاخیر
ابتکاری
مهدی
خدابنده
m.khodabandeh@in.iut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
سید رضا
حجازی طاقانکی
rehejazi@cc.iut.ac.ir
2
دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
AUTHOR
مرتضی
راستی برزکی
rasti@cc.iut.ac.ir
3
استادیار، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
AUTHOR
[1] M. Kolyaei, A. Azar, M. Amini, and A. Rajabzadeh Gatari, Design of integrated mathematical model for closed-loop supply chain, Management Research in Iran, 2016, vol. 20, pp. 1-32.
1
[2] a. azar, l. Mortazavi, and m. m. abbasi, Conceptualization of quality in supply chain management by using Repertory Grid method (Case study : companies in Zanjan specialized zinc industrial town), Organizational Resources Management Researches,2017, vol. 7, pp. 1-19.
2
[3] Viergutz, C. Integrated Production and Distribution Scheduling. Thesis, University of Osnabrück, Deutschland, 2011.
3
[4] Zahra Azadehranjbar, Ali Bozorgi-Amiri. Supply Chain Redesign with Routing Consideration, Modern Researches in Descision Making, vol. 2, pp. 1-23, 2017.
4
[5] Rasti-Barzoki, M., Integrated Due Date Assignment, Resource Allocation and Production and Outbound Distribution Scheduling in Supply Chain. Ph.D. thesis, Isfahan University of Technology. 2011.
5
[6] Rasti-Barzoki, M., Hejaz, S.R.., Minimizing the weighted number of tardy jobs with due date assignment and capacity-constrained deliveries for multiple customers in supply chains. European Journal of Operational Research. Vol. 228,2013, pp. 345–357.
6
[7] Thomas, D. J., & Griffin, P. M., Coordinated supply chain management. European Journal of Operational Research, 94,1996, 1–15.
7
[8] Rasti-Barzoki, M., Hejazi, S.R., Mazdeh, M.M., A Branch and Bound Algorithm to Minimize the Total Weighed Number of Tardy Jobs and Delivery Costs, Applied Mathematical Modeling, 37, 2013, 4924–4937.
8
[9] Hall N.G., Potts C.N., Supply Chain Scheduling: Batching And Delivery. Operations Research, Vol. 51, No. 4, 2003, pp. 566-584.
9
[10] R.M. Hallah, R.L. Bulfin, Minimizing the Weighted Number of Tardy Jobs on a Single Machine. European Journal of Operational Research, Vol. 145,2003, pp. 45–56.
10
[11] Taghavifard, M., Sheikh, K., Shahsavari, A., Modified ant colony algorithm for the vehicle routing problem with time windows. ,International journal of industrial engineering and production management, Vol. 20, No. 2,2009, pp. 23-30.
11
[12] Rasti-Barzoki, M., Hejazi, S. R., Mahdavi, M. M., An FPTAS for minimizing the weighted number of tardy jobs with group due date assignment, resource allocation and distribution planning in supply chain, International journal of industrial engineering and production management,2013, In Press.
12
[13] Sarmiento, A. M., R. Nagi., A review of integrated analysis of production-distribution systems. IIE Trans. Vol. 31, 1999, pp. 1061–1074.
13
[14] Erenguc, S. S., N. C. Simpson, A. J. Vakharia. Integrated production/distribution planning in supply chains: An invited review.European Journal of Operational Research, Vol. 115, 1999, pp. 219–236.
14
[15] Bilgen, B., I. Ozkarahan. Strategic tactical and operational production-distribution models: A review. Internat. Journal of Technology Management, Vol. 28, 2004, pp. 151–171.
15
[16] Chen Z-L. Integrated Production And Outbound Distribution Scheduling: Review and Extensions. Operations Research, Vol. 58, No. 1, 2010, pp. 130-148.
16
[17] Li, C.-L., G. Vairaktarakis, C.-Y. Lee. Machine scheduling with deliveries to multiple customer locations. European Journal of Operational Research, Vol. 164, 2005a, pp. 39–51.
17
[18] Amstrong, R., S. Gao, L. Lei. A zero-inventory production and distribution problem with a fixed customer sequence. Annals of Operations Research, Vol. 159, 2008, pp. 395–414.
18
[19] Devapriya, P., W. Ferrell, N. Geismar. Optimal fleet size of an integrated production and distribution scheduling problem for a perishable product. A Thesis Presented to The Graduate School of Clemson University, Clemson, SC. 2006.
19
[20] Li, C.-L., G. Vairaktarakis, C.-Y. Lee. Machine scheduling with deliveries to multiple customer locations. European Journal of Operational Research, Vol. 164, 2005a, pp. 39–51.
20
[21] A. Mensendiek, J. N. Gupta, and J. Herrmann, Scheduling identical parallel machines with fixed delivery dates to minimize total tardiness, European Journal of Operational Research, vol. 243, 2009, pp. 514-522.
21
[22] Rasti-Barzoki, M., Minimizing the weighted number of tardy jobs with group due date assignment and capacity-constrained deliveries. International journal of industrial engineering and production management, In Press.
22
[23] Ullrich, C.A. Integrated machine scheduling and vehicle routing with time windows.” European Journal of Operational Research ,http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2 012.11.049. 2013, pp. 152-165.
23
[24] A. Condotta, S. Knust, D. Meier, and N. V. Shakhlevich, Tabu search and lower bounds for a combined production–transportation problem, Computers & Operations Research, vol. 40, 2013, pp. 886-900.
24
[25] W. Zhong, An improved algorithm for integrated production and distribution scheduling problem with committed delivery dates," Optimization Letters, vol. 9, 2015, pp. 537-567.
25
[26] K. Li, C. Zhou, J. Y. Leung, and Y. Ma, Integrated production and delivery with single machine and multiple vehicles, Expert Systems with Applications, vol. 57, 2016, pp. 12-20.
26
[27] Pinedo, M., L., Scheduling: Theory, Algorithm, and system. 3rd. Ed. Springer Science and Business Media, New york.2008.
27
[28] Rabadi, G., Mollaghasemi, M., Anagnostopoulos, G.C., A branch-and-bound algorithm for the early/tardy machine scheduling problem with a common due-date and sequence-dependent setup time.” Computers and Operations Research, Vol. 31, 2004, pp. 1727–1751.
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه مدلی ریاضی جهت انتخاب اعضای تیم تحقیقوتوسعه و حل آن با استفاده از الگوریتم شبیهسازی تبرید (مورد مطالعه: شرکت کیسون)
امروزه ضرورت تشکیل تیم بیشازپیش اهمیت یافته است و سازمانها نیز بر روی یافتن افرادی با مهارتهای تیمی بالا تمرکز میکنند. این امر بهویژه در رابطه با واحدهای تحقیقوتوسعه (R&D) که عنصر اصلی حفظ نوآوری سازمانی هستند، اهمیت بسیاری دارد. سازمانها بهمنظور توسعه فنّاوریها و محصولات جدید، بر تیمهای R&D تکیه میکنند. ازاینرو، هدف از پژوهش حاضر، انتخاب شایستهترین افراد بهعنوان اعضای تیم تحقیقوتوسعه است. تاکنون از روشهای متعددی برای انتخاب اعضا استفاده شده و در این بین، مدلسازی ریاضی بهعنوان رویکردی کارآمد مدنظر محققان قرار گرفته است. این تحقیق ازنظر هدف کاربردی بوده و در دسته تحقیقات توصیفی–تحلیلی قرار دارد. در این مقاله، هدف از مدلسازی ریاضی، انتخاب افرادی است که بیشترین امتیاز را کسب نمودهاند و متغیرهای تصمیم از نوع صفر-یک بوده که به معنای انتخاب یا عدم انتخاب فرد میباشد. ویژگیهای فردی بر مبنای مدل شایستگی شناسایی شده و وزنهای مربوطه با استفاده از روش سیموس تجدیدنظر شده و مطابق با نظر خبرگان تعیین شده است. در مرحله بعد، وزن ویژگیهای مشترک با استفاده از شاخص نوع مایرز-بریگز حاصل گشته و در انتها نیز از الگوریتم چندهدفه شبیهسازی تبرید (MOSA) برای حل مدل استفاده میشود. نهایتاً مدلسازی صورت گرفته برای انتخاب اعضای یکی از بزرگترین پروژههای تحقیقوتوسعه شرکت کیسون مورداستفاده قرار گرفته است.
https://journal.saim.ir/article_33470_fb16c3129e18eff851c1291e7cd3f293.pdf
2018-11-22
79
104
انتخاب اعضای تیم تحقیقوتوسعه
روش سیموس تجدیدنظر شده
مدل شایستگی
شاخص نوع مایرز-بریگز (MBTI)
الگوریتم شبیهسازی تبرید چندهدفه (MOSA)
مهرنوش
خرم
mehrnush.khoram@ut.ac.ir
1
گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
محمدرضا
تقی زاده یزدی
mrtaghizadeh@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
جلیل
حیدری
heidaryd@ut.ac.ir
3
استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Omidi, M. Razavi, H. Mah Peykar, M.R., The selection of project team members based on the criteria of effectiveness of the PROMETHEE method, Journal of Industrial Management Perspective, 1, 2011, 113-134. (Persian).
1
[2] Baltos, G. & Mitsopoulou, Z., team formation under normal versus crisis situations: leaders’ Assessments of Task Requirements and selection of Team Members. Naval postgraduate school, Monterey, California, 2007.
2
[3] Hsu, S. C., Weng, K. W., Cui, Q., & Rand, W., Understanding the complexity of project team member selection through agent-based modeling. International Journal of Project Management, 2015, 1-12.
3
[4] Hartenian, L. S., Team member acquisition of team knowledge, skills, and abilities. Team Performance Management: An International Journal,9(1/2), 2003, 23-30.
4
[5] Levi, D., & Slem, C., Team work in research and development organizations: The characteristics of successful teams. International Journal of Industrial Ergonomics, 16(1), 1995, 29-42.
5
[6] Huang, C. C., Knowledge sharing and group cohesiveness on performance: An empirical study of technology R&D teams in Taiwan. Technovation, 29, 2009, 786-797.
6
[7] Fan, Z. P., Feng, B., Jiang, Z. Z., & Fu, N., A method for member selection of R&D teams using the individual and collaborative information. Expert Systems with Applications, 36, 2009, 8313-8323.
7
[8] Zhang, L., & Zhang, X., Multi-objective team formation optimization for new product development. Computers & Industrial Engineering, 64, 2013, 804-811.
8
[9] Feng, B., Jiang, Z. Z., Fan, Z. P., & Fu, N., A method for member selection of cross-functional teams using the individual and collaborative performances. European Journal of Operational Research, 203, 2010, 652-661.
9
[10] Kousari, Sh., Designing a decision support system for managers of sports teams in the group matches, to select team members: A Case Study in Volleyball, M.A. thesis, Payam Noor University, Tehran, 2011. (Persian).
10
[11] Mohaghar, A. & Mostafavi, A., Designing a Model for Selecting Project Team Based on Fuzzy Approach. Management Research in Iran, 11(3), 2007, 207-232. (Persian).
11
[12] Tavakkoli Moghaddam, M., Najafi, E. & Yazdani, M., Project Manager Selection by using a Fuzzy Hybrid Delphi-VIKOR approach. Management Research in Iran, 16(4), 2013, 19-44 (Persian).
12
[13] Afshari, A. R., Yusuff, R. M., & Derayatifar, A. R., Linguistic extension of fuzzy integral for group personnel selection problem. Arabian Journal for Science and Engineering, 38(10), 2013, 2901-2910.
13
[14] Roudi, A. & Khalili Jafar Abad, A., Explaining the staff selection model in private companies active in the field of information technology, Journal of Information Technology Management, 7(3), 2015, 614-595. (Persian).
14
[15] Saremi, M., Mousavi, S. F., & Sanayei, A., TQM consultant selection in SMEs with TOPSIS under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 36(2), 2009, 2742-2749.
15
[16] Safari, H., Cruz-Machado, V., Zadeh Sarraf, A., & Maleki, M., MUltidimensional personnel selection through combination of TOPSIS and Hungary assignment algorithm. Management and Production Engineering Review, 5(1), 2014, 42-50.
16
[17] Zzkarian, A., & Kusiak, A., Forming teams: an analytical approach.IIE transactions, 31(1), 1999, 85-97.
17
[18] Boon, B. H., & Sierksma, G., Team formation: Matching quality supply and quality demand. European Journal of Operational Research, 148(2), 2003, 277-292.
18
[19] Tseng, T. L. B., Huang, C. C., Chu, H. W., & Gung, R. R., Novel approach to multi-functional project team formation. International Journal of Project Management, 22, 2004, 147-159.
19
[20] Wi, H., Oh, S., Mun, J., & Jung, M., A team formation model based on knowledge and collaboration. Expert Systems with Applications, 36(5), 2009, 9121-9134.
20
[21] Abdelsalam, H. M., Multi-objective Team Forming Optimization for Integrated Product Development Projects. Foundations of Computational Intelligence, of the Series Studies in Computational Intelligence, 3, 2009, 461–478.
21
[22] Strnad, D., & Guid, N., A fuzzy-genetic decision support system for project team formation. Applied soft computing, 10(4), 2010, 1178-1187.
22
[23] D’Souza, G. C., & Colarelli, S. M., Team member selection decisions for virtual versus face-to-face teams. Computers in Human Behavior, 26(4), 2010, 630-635.
23
[24] Kabak, M., Burmaoğlu, S., & Kazançoğlu, Y., A fuzzy hybrid MCDM approach for professional selection. Expert Systems with Applications, 39(3), 2012, 3516-3525.
24
[25] Ahmed, F., Deb, K., & Jindal, A., Multi-objective optimization and decision making approaches to cricket team selection. Applied Soft Computing, 13(1), 2013, 402-414.
25
[26] Tavana, M., Azizi, F., Azizi, F., & Behzadian, M., A fuzzy inference system with application to player selection and team formation in multi-player sports. Sport Management Review, 16(1), 2013, 97-110.
26
[27] Lemmer, H. H., Team selection after a short cricket series. European Journal of Sport Science, 13(2), 2013, 200-206.
27
[28] Amin, G. R., & Sharma, S. K., Cricket team selection using data envelopment analysis. European journal of sport science, 14(sup1), 2014, 369-376.
28
[29] Nikukar, GH., Alidadi Talkhestani, Y., Mahdavi Mazdeh, S.J., Providing a Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-version 2 (NSGA-II) for Integrated model of research and development team members. Journal of Industrial Management, 6(2), 2014, 385-410 (Persian).
29
[30] Wang, D., Extension of TOPSIS method for R&D personnel selection problem with interval grey number. In Management and Service Science, 2009. MASS'09. International Conference on (pp. 1-4), 2009, IEEE.
30
[31] Kratzer, J., Leenders, R. T. A., & Van Engelen, J. M., Managing creative team performance in virtual environments: an empirical study in 44 R&D teams. Technovation, 26(1), 2006, 42-49.
31
[32] Hu, L., Li, H., & Yu, R., A competency model of R&D personnel in High-tech manufacturing enterprises. International Conference on Management and Service Science, 2011, 1-5.
32
[33] Siskos, E., & Tsotsolas, N., Elicitation of criteria importance weights through the Simos method: A robustness concern. European Journal of Operational Research, 246, 2015, 543-553.
33
[34] Figueira, J., & Roy, B., Determining the weights of criteria in the ELECTRE type methods with a revised Simos' procedure. European Journal of Operational Research, 139(2), 2002, 317-326.
34
[35] Merikh Bayat, F., Optimization algorithms inspired by nature, Nas, Tehran, 2012 (Persian).
35
[36] Valiolah, F., Jalali, S.A. & Shir Khanlou, Z., The inspection of Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) psychometric properties. Journal Management System, 6(21), 2013, 80-99. (Persian).
36
[37] Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) questionnaire, Psychology Laboratory, Faculty of Psychology & Education, University of Tehran (Persian).
37
Tiger, P. & Barron-Tiger, B., Do What You Are: Discover the Perfect Career for You Through the Secrets of Personality Type, Gharacheh Daghi, Mehdi & Rahim Monfared, Hossein. Naghsho Negar, Tehran, 2004 (Persian).
38
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه چارچوبی برای ارزیابی تابآوری سازمانی در صنعت چرم ایران
صنعت چرم از جمله صنایع سنتی و باستانی در کشور ما، ایران میباشد. ایران با پیشینهای چندهزارساله یکی از قدیمیترین تولیدکنندگان چرم جهان محسوب میشود. البسه و لوازم چرمی کشف شده در ایران حکایت از آن دارد که قدمت صنعت پوست و چرم در این سرزمین به بیش از 3000 سال قبل باز میگردد. با همه اینها و با وجود اینکه کشور ایران دارای سابقه تاریخی در صنعت چرم است و پوست دامهای ایرانی از لحاظ ژنتیکی جزو بهترین پوستهای جهان محسوب میشود، متأسفانه این صنعت نتوانسته است به جایگاه مناسبی در بازارهای بینالمللی دست یابد. شرکتهای چرمی ایران توان رقابت را از دست داده و بقای خود را در معرض تهدید میبینند؛ تهدیدی که باعث شده است امروز تنها حدود 25درصد کارخانجات و کارگاههای چرمسازی کشور فعال باشند. با این حال، تابآوری سازمانی ابزاری است که می تواند منجر به مزیت رقابتی سازمان ها شده و بقای آن ها را در برابر بحران ها تقویت کند. این مقاله پس از طراحی مدلی برای تابآوری سازمانی، به ارزیابی و سنجش تابآوری سه شرکت فعال در صنعت چرم کشور می پردازد. نتایج نشان می دهد که این شرکت ها در شاخص تابآوری در وضعیت مناسبی قرار ندارد.
https://journal.saim.ir/article_33472_78cd005a7174af4350a73f62d92f1147.pdf
2018-11-22
105
128
تابآوری سازمانی
آسیبپذیری
بحران
بقا
صنعت چرم
محمدعلی
صالحی ابرقویی
ma.salehi21@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی (ره)، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
مقصود
امیری
mg_amiri@yahoo.com
2
استاد تمام گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامهطباطبایی (ره)
AUTHOR
لعیا
الفت
layaolfat@gmail.com
3
دانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامهطباطبایی (ره)
AUTHOR
کامران
فیضی
kamfeizi@yahoo.com
4
استاد تمام گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامهطباطبایی (ره)
AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی زمانبندی و اندازه انباشته اقتصادی در جریان کارگاهی جایگشتی توزیعشده با کارخانههای متفاوت
این مقاله مدل جدید زمانبندی و اندازه انباشته اقتصادی در جریان کارگاهی جایگشتی توزیع شده با چندین کارخانه و ماشین متفاوت را نشان میدهد که تا کنون این موضوع مدنظر قرار نگرفته است. بدین منظور، محصولات متفاوت باید در بین کارخانهها توزیع شود و سپس توالی محصولات تخصیصی به هر کارخانه نیز مشخص شود. هدف مسئله، حداقل کردن مجموع هزینههای راه اندازی، موجودی در جریان و موجودی محصول نهایی در واحد زمان و هزینه کل تولید شامل هزینه تخصیص نامتوازن محصولات بین کارخانهها است. از آنجایی که مدل مذکور NP-hard است از الگوریتم ترکیبی بهینهسازی میرایی ارتعاش (VDO) با الگوریتمهای رقابت امپریالیستی (ICA) و شبیهسازی تبرید (SA) با نام (HVDO) و همچنین از الگوریتم ژنتیک (GA) و VDO برای مقایسه استفاده شده است. برای تعیین بهترین مقادیر پارامترهای هر یک از الگوریتمها که منجر به بهترین جواب میشود، روش رویه پاسخ (RSM) بکاربرده شده است. بمنظور بدست آورن جواب بهینه و مقایسه آن با مدل غیرخطی، از روش خطیسازی استفاده کرده و سپس مدل خطی با نرم افزار لینگو حل شده است. نتایج نشان میدهد که HVDO عملکرد بهتری در بدست آوردن حداقل تابع هدف در این مسئله دارد.
https://journal.saim.ir/article_33473_c1ee78c0dacda4912cf49326aaf65349.pdf
2018-11-22
129
155
جریان کارگاهی جایگشتی توزیع شده
خطیسازی
الگوریتم بهینهسازی میرایی ارتعاش
الگوریتم رقابت امپریالیستی
روش رویه پاسخ
محمد
علاقه بندها
m.alaghebandha@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
بهمن
نادری
bahman.naderi@aut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
محمد
محمدی
mohammad_9091@yahoo.com
3
دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Olfat, L. Total Tardiness Minimization in Flow Shop with Intermediate Due Dates, Journal of Modern Researches in Decision Making. Vol. 2 No. 3 (in Persian), 2017, pp. 25-47,
1
[2] Naderi, B., Ruiz, R. The distributed permutation flowshop problem, Computers and Operations Research, 2009, Volume 37, Issue 4, pp 754-768, doi.10.1016/j.cor.2009.06. 019.
2
[3] Ounniche, J, Boctor, F.F., Martel, A. The impact of sequencing decisions on multi-item lot sizing and scheduling in flow shops, International Journal of Production Research, 37(10), 1999, 2253–2270.
3
[4] R. M’Hallah. Minimizing total earliness and tardiness on a permutation flow shop using VNS and MIP, Computers & Industrial Engineering, 2014, Volume 75, Pages 142-156. http://dx.doi.org/ 10.1016/j.cie.2014.06.011.
4
[5] He, H. Minimization of maximum lateness in an m-machine permutation flow shop with a general exponential learning effect, Computers & Industrial Engineering, 2016, Volume 97, Pages 73-83, http://dx.doi.org/10.1016/j.cie. 2016.04.010
5
[6] Li, X., Yin, M. A discrete artificial bee colony algorithm with composite mutation strategies for permutation flow shop scheduling problem, Scientia Iranica E, 2012, Volume 19, pp.1921–1935, doi:10.1016/j. scient.2012.10.034
6
[7] Behnamian, J., Fatemi Ghomi, S.M.T. The heterogeneous multi-factory production network scheduling with adaptive communication policy and parallel machine, Information Sciences, 219, 2013, 181–196.
7
[8] G hafoori S. and M. taghizadeh yazdi, "Proposing a Multi- Objective Mathematical Model for RCPSP and Solving it with Firefly and Simulated Annealing algorithms," Journal of Modern Researches in Decision Making, vol. vol 1 no4 (in Persian), pp.117-142,2017.
8
[9] Wang, S., Wang, L., Liu, M., Xu, Y. An effective estimation of distribution algorithm for solving the distributed permutation flow-shop scheduling problem, Int. J. Production Economics 145, 2013, 387–396. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe. 2013.05.004
9
[10] Naderi, B., Ruiz, R. A scatter search algorithm for the distributed permutation flowshop scheduling problem, European Journal of Operational Research, 2014, http://dx.doi.org/10. 1016/j.ejor.2014.05.024
10
[11] Lin, J., Zhang. S. An effective hybrid biogeography-based optimization algorithm for the distributed assembly permutation flow-shop scheduling problem, Computers & Industrial Engineering, Volume 97, Pages 128-136, 2016, http://dx.doi.org/ 10.1016/j.cie. 2016.05.005
11
[12] Deng, J., Wang, L. A competitive memetic algorithm for multi-objective distributed permutation flow shop scheduling problem, Swarm and Evolutionary Computation, 2016, http://dx.doi. org/10.1016/j.swevo.2016.06.002
12
[13] Rodriguez, M.A., Vecchietti, A.R., Harjunkoski, I., Grossmann, I.E. Optimal supply chain design and management over a multi-period horizon under demand uncertainty. Part I: MINLP and MILP models, Computers and Chemical Engineering 62, 2014, 194–210.
13
[14] You, F., Grossmann, I.E. Integrated Multi-Echelon Supply Chain Design with Inventories under Uncertainty: MINLP Models, Computational Strategies, Carnegie Mellon University, USA, 2008.
14
[15] Pakzad-Moghaddam, S.H., Tavakkoli-Moghaddam, R., Mina, H. An approach for modeling a new single machine scheduling problem with deteriorating and learning effects, Computers & Industrial Engineering, 2014, http://dx.DOI.org/10.1016/j. cie.2014.09.021. [16] Holland, J.H. Adaptive in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975.
15
[17] Mehdizadeh, E., Tavakkoli-Moghaddam, R., Yazdani, M. A Vibration Damping Optimization Algorithm for a Parallel Machines Scheduling Problem with Sequence-independent Family Setup Times, Applied mathematical modeling, 2015, Volume 39, Issue 22, Pages 6845-6859, Doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.apm. 2015.02.027
16
[18] Alaghebandha, M., Hajipour, V. A soft computing-based approach to optimise queuing inventory control problem. International Journal of Systems Science, 2013, DOI:10.1080/00207721.2013.809614.
17
[19] Pasandideh, SHR., Akhavan Niaki, ST., Hajipour, V. A multi objective facility location model with batch arrivals: two parameter tuned meta heuristic algorithms, J Intell Manuf, 24, 2013, 331-348.
18
Choi, S.-W., Kim, Y.-D. Minimizing total tardiness on a two-machine re-entrantflowshop, Eur. J. Oper. Res. 199, 2009, 375–384.
19
ORIGINAL_ARTICLE
مدلی جهت اولویتبندی پویای تجهیزات و حالات شکست بحرانی
یکی از روشهایی که در تحلیل ریسک عملیات نگهداری و تعمیرات توسط پژوهشگران بهطور گسترده مورداستفاده قرار گرفته است، تجزیهوتحلیل اثر و حالات شکست است؛ اما رویکرد مرسوم تجزیهوتحلیل اثر و حالات شکست (FMEA) برای اولویتبندی تجهیزات و حالات شکست، با اشکالات اساسی روبرو است. هدف این مقاله اولویتبندی پویای تجهیزات در محیط فازی شهودی با مقادیر بازهای به منظور شناسایی تجهیزات بحرانی است، به طوری که نواقص رویکرد مرسوم تجزیهوتحلیل اثر و حالات شکست را نداشته باشد. بدین منظور ابتدا روش وزن دهی پویای مبتنی بر وضعیت فازی شهودی با مقادیر بازهای (IVIF-CBDW) ارائه شده است. در این روش، وزنهای پویای متناسب با هر تجهیز محاسبهشده و بنابراین رتبهبندی پویایی جهت تجهیزات ارائه میگردد. همچنین ضمن بهبود عملگر تجمیع هرونیان وزنی توانی فازی شهودی با مقادیر بازهای و بهبود روش مقایسه محدوده تقریبی مرزی چندنگرشه (MABAC)، این دو روش بهبودیافته با روش وزن دهی پویای مبتنی بر وضعیت فازی شهودی با مقادیر بازهای (IVIF-CBDW) در هم ادغامشده و یک مدل تجزیهوتحلیل اثر و حالات شکست قوی پیشنهاد گردیده که در آن نقاط ضعف اصلی تجزیهوتحلیل اثر و حالات شکست مرسوم برطرف شده است. برای نشان دادن قابلیت کاربردی بودن، این مدل در یک مطالعه موردی برای اولویتبندی تجهیزات یک بارج جرثقیلHL5000 بهکارگیری شده است. در پایان نتایج حاصل از این مدل با چندین روش اولویتبندی مقایسه و تحلیل شده و نشان داده شده است که مدل ارائهشده در محاسبه وزن و رتبهبندی پویای تجهیزات و حالات شکست بحرانی، بسیار منعطف تر عمل میکند و نتایج رتبهبندی منطقیتری را ارائه میدهد.
https://journal.saim.ir/article_33474_4d24d5abaf80905fa67f847899d3c0aa.pdf
2018-11-22
157
190
اثر و حالت شکست
تجهیز بحرانی
مجموعههای فازی شهودی
روش MABAC
اولویت بندی پویا
محمدرضا
محمودی
mahmoudi_mrm@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مدیریت تولید و عملیات، پردیس بین الملل کیش، دانشگاه تهران، کیش، ایران
LEAD_AUTHOR
احمد
جعفرنژاد چقوشی
jafarnjd@ut.ac.ir
2
استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
حنان
عموزاد مهدیرجی
h.amoozad@ut.ac.ir
3
استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
حسین
صفری
hsafari@ut.ac.ir
4
دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Dickerson, Deborah E., Paul J. Ackerman. "Risk-based Maintenance Management of U.S. Public School Facilities". Procedia Engineering, no. 145, 2016, pp. 685-692.
1
[2] Okoro, Uzoma, Athanasios Kolios, Lin Cui." Multi-criteria risk assessment approach for components risk ranking – The case study of an offshore wave energy converter". International Journal of Marine Energy, no. 17, 2017, pp. 21-39.
2
[3] Sainz, J.A. &M.A. Sebastián. “Methodology for the Maintenance Centered on the Reliability on facilities of low accessibility” Procedia Engineering, no. 63, 2013, pp. 852-860.
3
[4] Kiran S., Prajeeth, Kumar K.P., Sreejith B., Muralidharan M. "Reliability evaluation and Risk based maintenance in a process plant". Procedia Technology, no. 24, 2016, pp. 57-583.
4
[5] Mkandawire, Burnet O’Brien, Nelson Ijumba, Akshay Saha. "Transformer risk modeling by stochastic augmentation of reliability-centered maintenance". Electric Power Systems Research, no. 119, 2015, pp. 471-477.
5
[6] Adar, Elanur, Mahir _Ince, Buket Karatop, Mehmet Sinan Bilgili. "The risk analysis by failure mode and effect analysis (FMEA) and fuzzy-FMEA of supercritical water gasification system used in the sewage sludge treatment". Journal of Environmental Chemical Engineering, no. 5, 2017, pp. 1261-1268.
6
[7] Ahn, Junkeon, Yeelyong Noh, Sung Ho Park, ByungIl Choi, Daejun Chang. "Fuzzy-based failure mode and effect analysis (FMEA) of a hybrid molten carbonate fuel cell (MCFC) and gas turbine system for marine propulsion". Journal of Power Sources, no. 364, 2017, pp. 233-226.
7
[8] Wang, Li-En, Hu-Chen Liu,, Mei-Yun Quan. "Evaluating the risk of failure modes with a hybrid MCDM model under interval-valued intuitionistic fuzzy environments". Computers & Industrial Engineering, no. 102, 2016, pp. 175–185.
8
[9] Liu, Hu-Chen, Jian-Xin You, Chun-Yan Duan. "An integrated approach for failure mode and effect analysis under interval valued intuitionistic fuzzy environment. International Journal of Production Economics, 2017, In Press. http://dx.doi.org/11/0016/j.ijpe.2017.03.008
9
[10] Zhao, Hao, Jian-Xin You, Hu-Chen Liu. "Failure mode and effect analysis using MULTIMOORA method with continuous weighted entropy under interval-valued intuitionistic fuzzy environment". Soft Comput, no.21, 2017, pp.5355–5367.
10
[11] Huang, Jia, Zhaojun (Steven) Li, Hu-Chen Liu. "New approach for failure mode and effect analysis using linguistic distribution assessments and TODIM method". Reliability Engineering and System Safety, no. 167, 2017, pp. 302–309.
11
[12] Certa, Antonella, Fabrizio Hopps, Roberta Inghilleri, Concetta Manuela La Fata " A Dempster-Shafer Theory-based approach to the Failure Mode, Effects and Criticality Analysis (FMECA) under epistemic uncertainty: application to the propulsion system of a fishing vessel". Reliability Engineering and System Safety, no. 159, 2016, pp. 69–79.
12
[13] Mirghafoori, Seyed Habibollah, Faezeh Asadian Ardakani, Fatemeh Azizi. "Developing a Method for Risk Analysis in Tile and Ceramic Industry Using Failure Mode and Effects Analysis by Data Envelopment Analysis". Iranian Journal of Management Studies (IJMS), vol.7, no.2, 2014, pp. 363-343.
13
[14] Carmignani, Gionata. "An integrated structural framework to cost-based FMECA: The priority-cost FMECA". Reliability Engineering and System Safety, no. 94, 2009, pp. 861–871.
14
[15] Kmenta S., Fitch P., Ishii K. "Advanced failure modes and effect analysis of complex processes". ASME design engineering technical conference, September, Las Vegas, 1999.
15
[16] Garg, Harish. "A new generalized improved score function of interval valued intuitionistic fuzzy sets and applications in expert systems". Applied Soft Computing, no. 38, 2016, pp.988–999.
16
[17] K.T. Atanassov. "Intuitionistic fuzzy sets". Fuzzy Sets and Systems. vol. 2, no.1, 1986, pp. 87_96.
17
[18] K.T. Atanassov, G. Gargov. "Interval-valued intuitionistic fuzzy sets". Fuzzy Sets Systems, vol. 31, no.3, 1989, pp. 343–349.
18
[19] V.Torra, "Hesitant fuzzy sets". International Journal of Intelligent Systems, vol. 25, no.6, 2010, pp. 529–539.
19
[20] Hamidi, N., akbari shemirani, r., Shirdel, G., & Taleshi, B. Selection of optimal supplier using a hybrid fuzzy model based on criteria interrelationship: A case study of an Iranian braking system manufacturer company. Management Research in Iran, vol.16, no.3, 2012, pp. 59-81.
20
[21] Jafari, S. M., Zarei Matin, H., & Jokar, S. Identifying and Prioritizing the Values of E-governance in Municipalities. Management Research in Iran,vol. 20, no.3,2016, pp. 73-104.
21
[22] Parsaei, m., & Nili Ahmadabadi, m. Prioritizing Maintenance Strategies with a Combination Approach DEMATEL-ANP-COPRAS in Auto Parts Manufacturing Industry Case Study: Milad Company of Qom. Modern Researches in Decision Making, vol. 2no. 1, 2017, pp. 29-50.
22
[23] Baykasoglu, Adil, Ilker Golcuk, " Comprehensive fuzzy FMEA model: a case study of ERP implementation risks". Operational Research, vol.17no. 1, 2017, pp. 1-32.
23
[24] Tooranloo, Hossein Sayyadi, Arezoosadat Ayatollah. "A model for failure mode and effects analysis based on intuitionistic fuzzy approach". Applied Soft Computing, no. 49, 2016, pp. 238–247.
24
[25] Liu, Peide."Multiple attributes group decision making method based on interval-valued intuitionistic fuzzy power Heronian aggregation". Computers & Industrial Engineering, no. 108, 2017, pp. 199–212.
25
[26] Pamucar, Dragan, Goran Cirovic. "The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC)". Expert Systems with Applications, no. 42, 2015, pp. 3016–3028.
26
[27] Ejegwa, P. A., S.O. Akowe, P.M. Otene, J.M. Ikyule. "An Overview on Intuitionistic Fuzzy Sets". international journal of scientific & technology research,vol. 3no. 3, 2014), pp. 142-145.
27
[28] L. Zadeh. "Fuzzy sets". Information and Control 8 (1965) 338–353.
28
[29] K. Atanassov. "Remark on intuitionistic fuzzy expert systems". BUSEFAL, no. 59, 1994 pp. 71–76.
29
[30] Sahin, R. Fuzzy multi criteria decision making method based on the improved accuracy function for interval-valued intuitionistic fuzzy sets. Soft Computing, no. 20, 2016, pp. 2557–2563.
30
[31] Z.S. Xu, J. Chen. "An overview of distance and similarity measures of intuitionistic fuzzy sets ". International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol. 16, no.4, 2008, pp529−555..
31
[32] Nguyen, H. "A new knowledge-based measure for intuitionistic fuzzy sets and its application in multiple attribute group decision making". Expert Systems with Applications, no. 42, 2015, pp. 8766–8774.
32
[33] Z.S. Xu, J. Chen, "On geometric aggregation over interval-valued intuitionistic fuzzy information". In Proceedings of the fourth international conference on fuzzy systems and knowledge discovery, (FSKD 2007), Haikou,china, no. 9909269, 2007, pp. 466–471. doi: 10.1109/FSKD.2007.427.
33
ORIGINAL_ARTICLE
حل ابتکاری مساله مکانیابی تسهیلات ظرفیتدار و راهکارهای تسریع آن
این پژوهش به حل ابتکاری مسئله مکانیابی تسهیلات ظرفیتدار تک-منبع اختصاص یافته است. در این نوشتار، ابتدا یک روش جستجوی محلی برای حل مسئله معرفی شده و سپس سازوکار حریصانه آن با دیدگاه تبرید شبیهسازیشده ترکیب میگردد تا توان گریز از بهینگی موضعی را ایجاد کند. در ادامه، سازوکارهای هوشمندانهای برای تسریع آن اتخاذ میشود تا فرآیند جستجو را کارآمد سازد. سازوکارهای تسریع یادشده شامل الگوریتمهایی بهمنظور تمرکز جستجو بر بخشهایی از فضای جواب و نیز الگوریتمهایی به جهت موازیسازی فرآیند جستجو است. بهکارگیری هر یک از این سازوکارها صورت کارآمدی از الگوریتم مذکور با ویژگیهای محاسباتی متفاوت به دست خواهد داد. نتایج بهدستآمده از بهکارگیری روش فوق به روی نمونههای معتبر از مسئله مکانیابی تسهیلات تک-منبع، نهتنها از موفقیت آن در مقایسه با بهترین روشهای حل موجود حکایت دارد، بلکه آن را بهعنوان ابزاری عملی برای بهکارگیری روی نمونههای دنیای واقعی مطرح خواهد ساخت.
https://journal.saim.ir/article_33475_fc81fad184c2d11e1f141c286705c12d.pdf
2018-11-22
191
211
مکانیابی تسهیلات
روشهای ابتکاری
الگوریتم تبرید شبیهسازیشده
موازیسازی
ساختار همسایگی
احمد
مرادی
a.moradi@umz.ac.ir
1
استادیار، گروه علوم کامپیوتر، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
ولی نژاد
valinejad@umz.ac.ir
2
استادیار، گروه علوم کامپیوتر، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
AUTHOR
[1] H. A. Eiselt and V. Marianov, (2011). Foundations of location analysis, Vol. 155. Springer Science & Business Media.
1
[2] A., Klose, and A. Drexl, Facility location models for distribution system design. European journal of operational research, 162 (1), 2005, 4-29.
2
[3] M. Akbari, A Model for Production and Inventory Control in Crisis Condition, Management Research in Iran, 19 (4), 2016, 45-70. (In Persian)
3
[4] A. Jafarnejhad, M. Esmaelian, and M. Rzvani, An Inventory-Location Model Formulation and Computational Results, Management Research in Iran, 12 (1), 2008, 105-125. (In Persian)
4
[5] M. Asadi, M. Ali Shafia and S .Yaghoubi, A Disaster Facilities Location-Allocation Model Considering Reliability under Uncertainty and Dynamic Demand (Case Study: Earthquake Disaster in Tehran). Modern Researches in Decision Making, 3 (1), 2018, 1-28. (In Persian)
5
[6] S. Basu, M. Sharma and P. S. Ghosh, Metaheuristic applications on discrete facility location problems: a survey. Opsearch, 52(3), 2015, 530-561.
6
[7] J. A. Diaz, and E. Fernández, A branch-and-price algorithm for the single source capacitated plant location problem. Journal of the Operational Research Society, 53 (7), 2002, 728-740.
7
[8] Z. Yang, F. Chu and H. Chen, A cut-and-solve based algorithm for the single-source capacitated facility location problem. European Journal of Operational Research, 221 (3), 2012, 521-532.
8
[9] R. D. Galvao, and V. Marianov, Lagrangean relaxation-based techniques for solving facility location problems. In Foundations of location analysis. Springer US., 2011, 391-420.
9
[10] R. K. Ahuja, J. B. Orlin, S. Pallottino, M. P. Scaparra and M. G. Scutella, A multi-exchange heuristic for the single-source capacitated facility location problem. Management Science, 50 (6), 2004, 749-760.
10
[11] I. A. Contreras, and J. A. Diaz, Scatter search for the single source capacitated facility location problem. Annals of Operations Research, 157 (1), 2008, 73-89.
11
[12] S. C. Ho, An iterated tabu search heuristic for the single source capacitated facility location problem, Applied Soft Computing, 27, 2015, 169-178.
12
[13] E. Aarts, J. Korst and W. Michiels, Simulated annealing, Search methodologies, Springer, Boston, MA, 2014, 265-285.
13
[14] S. Ghafoori, and M. Taghizadeh yazdi, Proposing a Multi-Objective Mathematical Model for RCPSP and Solving It with Firefly and Simulated Annealing algorithms. Modern Researches in Decision Making, 1(4), 2016, 117-142.
14
[15] B. Chapman, G. Jost and R. Van Der Pas, (2008). Using OpenMP: portable shared memory parallel programming. Vol. 10. MIT press.
15
[16] W. Gropp, E. Lusk and A. Skjellum, (2014). Using MPI: portable parallel programming with the message-passing interface. Vol. 1. MIT press.
16