العودة إلى البحث

تطبيقات التحسين القوي في مجال الخدمات اللوجستية وتخطيط الإنتاج

العنوان	تطبيقات التحسين القوي في مجال الخدمات اللوجستية وتخطيط الإنتاج
المؤلف	افيشان، فرزاد
تاريخ النشر:	2024-08-30T16:27:53Z
الموضوع	التحسين القوي، التحسين الرياضي، مشاكل النقل (البرمجة)، جدولة الإنتاج، تخطيط الإنتاج، الهندسة الصناعية
النوع	وثيقة
اللغة	الإنجليزية
رقمي	نعم
مخطوط	لا
المكتبة:	جامعة اوزيجين
رقم السجل	49532bc1-4fea-4759-a6d2-892dfa174cad
موقع المكتبة	قسم الهندسة الصناعية
التاريخ	2024-08-30T16:27:53Z
نص عينة	نقوم بتحليل ثلاثة تطبيقات لنهج التحسين القوي في هذه الأطروحة. الجزء الأولي مخصص للتخطيط لمشكلة إنتاج وتوزيع الألبان مع الأخذ في الاعتبار الطلب غير المؤكد. يقدم الجزء الثاني نهجًا قويًا وقابل للتعديل لتحسين توزيع الإغاثة في سيناريو ما بعد الكارثة حيث تكون أوقات السفر غير مؤكدة. وأخيرًا، في الجزء الثالث، نتناول مشكلة جدولة الحافلات الكهربائية التي تتضمن عدم اليقين في أوقات السفر واستهلاك الطاقة. يبحث الجزء الأول من هذه الأطروحة في مشكلة تخطيط إنتاج وتوزيع الألبان القوية التي تأخذ في الاعتبار تعقيدات إنتاج الألبان، بما في ذلك القابلية للتلف، والاعتماد على التسلسل، وعدم اليقين في الطلب. ولمعالجة حالة عدم اليقين هذه، نقدم نهج تحسين قوي قابل للتعديل يولد خطة إدارة إنتاج وتوزيع قوية وفعالة. يوفر هذا النهج مرونة في اتخاذ القرار من خلال السماح بإجراء التعديلات بناءً على الطلب الفعلي الذي تمت ملاحظته على مدى أفق تخطيط متعدد الفترات. يتم تقييم فعالية الطريقة المقترحة من خلال تجارب محاكاة مونت كارلو واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بإجراء دراسة حالة لتوضيح كيف يتفوق النهج القابل للتعديل على النهج القوي الثابت من حيث قيمة الوظيفة الموضوعية وأداء الحل. في الجزء الثاني، نقدم نهجًا قويًا وقابل للتعديل لتحسين توزيع إمدادات الإغاثة في أعقاب الكارثة. وينشئ هذا النهج مسارات لفرق لوجستيات الإغاثة ويحدد أوقات الخدمة للمواقع التي تمت زيارتها لتوزيع الإمدادات، مع مراعاة عدم اليقين بشأن أوقات السفر. يسمح النموذج بإجراء تعديلات على قرارات الخدمة بناءً على المعلومات في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى حلول قوية لأسوأ سيناريو لأوقات السفر ولكنه أيضًا أكثر مرونة وأقل تحفظًا من تلك الخاصة بالتحسين القوي الثابت. ونظرًا للتعقيد الحسابي لحل النماذج الناتجة، فإننا نقترح خوارزميات إرشادية كنهج حل بديل. وباستخدام بيانات الزلازل التي وقعت عام 2011 في مقاطعة فان التركية، أثبتنا أيضًا فعالية نهجنا. في الجزء الأخير، ندرس مشكلة الجدولة للأساطيل الكهربائية التي تواجه أوقات سفر غير مؤكدة واستهلاكًا للطاقة. نقترح نموذج برمجة خطية مختلط الأعداد الصحيحة لتحسين شراء الأسطول الكهربائي وتكاليف تشغيل الشحن، وذلك باستخدام التحسين القوي لمعالجة عدم اليقين. تم تقديم مجموعة جديدة من عدم اليقين للتحكم في قوة الحل. يقوم النموذج بتحديد العدد المطلوب من الحافلات لتغطية جميع الرحلات وجدولة الرحلات وتصميم خطط الشحن للحافلات. نقوم بتقييم فعالية النموذج من خلال عمليات محاكاة مونت كارلو واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، نقدم دراسة حالة عن شبكة النقل خارج الحرم الجامعي في جامعة بينغهامتون لإثبات إمكانية تطبيق النموذج ونهج الحل في العالم الحقيقي. على الرغم من ذلك، يجب أن يكون لديك خطة جيدة ومخططات مستقبلية. في هذه الحالة، يتم تحسين إجراءات السلامة من خلال تحسين الأداء من خلال تحسين الأداء. نظرًا لأن هذا هو السبب وراء حدوث مشكلات خطيرة في الطاقة، فقد أصبح من الصعب جدًا توفير الطاقة الكهربائية. لكن هذا النوع من الأشياء, bozulabilirlik, sıra bağımlılığı وtalep belirsizliği dahil olmak üzere üretiminin karmaşıklıklarını dikkate alan gürbüz süt ürünleri üretimi وdağıtım Planlama issuesini araştırmaktadır. بفضل هذه المزايا الرائعة، تم تحسين استخدامات الأجهزة وباريتو بشكل سريع وفعال، مما يسمح بتحسين الأداء بشكل أفضل. من المؤكد أن هذه الخطة ستجعلك تشعر بالرضا عن نفسك في أي يوم من الأيام. تم تصميمه خصيصًا لمحاكاة مونت كارلو وإعادة تصميمه. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تحسين الأداء والوظائف وتحسين الأداء من خلال تحسين الأداء الثابت للأنف من خلال أداء الأداء المتميز. في هذه الحالة، من الممكن أن يؤدي هذا إلى تحسين الأداء من خلال تحسين الأداء. Yaklaşım, yardım logistiği ekipleri için rotalar oluşturur ve seyahat sürelerinin belirsizliğini hesaba katarak malzemeleri dağıtmak için ziyaret edilen sitelerin hizmet sürelerini belirler. نموذج, gerçek zamanlı bilgilere dayalı hizmet kararlarında ayarlamalara isin vererek, seyahat sürelerinin and kutü senaryosu için gürbüz çözümler sağlar, ancak aynı zamanda statik gürbüz Optimizasyondan daha esnek and daha az ihtiyatlıdır. يمكن لمصممي Ortaya أن يصمموا نماذج جديدة من خلال خوارزميات بديلة بدلاً من ذلك. Türkiye'nin Van ilinden 2011 deprem verilerini kullanarak, yaklaşımımızın etkinliğini de gösterdik. في هذه الحالة، قم بتزويد الطاقة والإمدادات بالطاقة بالطاقة الكهربائية اللازمة لحل مشاكل الاحتراق. Belirsizliği ele almak için gürbüz optimization and yaarlaranarak, electric filosu satın alma ve sarj işletme maliyetlerini optimek için yeni bir tamsayılı doğrusal Programlama modeli öneriyoruz. لقد تم التحكم في مجموعة كبيرة جدًا من هذه الأشياء. Model, tum yolculukları kapsayacak şekilde gerekli otobüs sayısını belirler, yolculukları Planlar ve otobüsler için ücretlendirme Planları tasarlar. Kapsamlı Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla modelin etkinliğini değerlendiriyoruz. علاوة على ذلك، فإن النموذج والنموذج الذي تم تصميمه من قبل طلاب الجامعات في جامعة بينغهامتون هو الحرم الجامعي الذي تم إنشاؤه من قبل جامعة بينغهامتون.

عرض في المصدر جامعة اوزيجين جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات

جامعة اوزيجين

تطبيقات التحسين القوي في مجال الخدمات اللوجستية وتخطيط الإنتاج

المؤلف افيشان، فرزاد

تاريخ النشر 2024-08-30T16:27:53Z

الموضوع التحسين القوي، التحسين الرياضي، مشاكل النقل (البرمجة)، جدولة الإنتاج، تخطيط الإنتاج، الهندسة الصناعية

النوع وثيقة

اللغة الإنجليزية

رقمي نعم

مخطوط لا

المكتبة جامعة اوزيجين

رقم السجل 49532bc1-4fea-4759-a6d2-892dfa174cad

موقع المكتبة قسم الهندسة الصناعية

التاريخ 2024-08-30T16:27:53Z

نص عينة نقوم بتحليل ثلاثة تطبيقات لنهج التحسين القوي في هذه الأطروحة. الجزء الأولي مخصص للتخطيط لمشكلة إنتاج وتوزيع الألبان مع الأخذ في الاعتبار الطلب غير المؤكد. يقدم الجزء الثاني نهجًا قويًا وقابل للتعديل لتحسين توزيع الإغاثة في سيناريو ما بعد الكارثة حيث تكون أوقات السفر غير مؤكدة. وأخيرًا، في الجزء الثالث، نتناول مشكلة جدولة الحافلات الكهربائية التي تتضمن عدم اليقين في أوقات السفر واستهلاك الطاقة. يبحث الجزء الأول من هذه الأطروحة في مشكلة تخطيط إنتاج وتوزيع الألبان القوية التي تأخذ في الاعتبار تعقيدات إنتاج الألبان، بما في ذلك القابلية للتلف، والاعتماد على التسلسل، وعدم اليقين في الطلب. ولمعالجة حالة عدم اليقين هذه، نقدم نهج تحسين قوي قابل للتعديل يولد خطة إدارة إنتاج وتوزيع قوية وفعالة. يوفر هذا النهج مرونة في اتخاذ القرار من خلال السماح بإجراء التعديلات بناءً على الطلب الفعلي الذي تمت ملاحظته على مدى أفق تخطيط متعدد الفترات. يتم تقييم فعالية الطريقة المقترحة من خلال تجارب محاكاة مونت كارلو واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بإجراء دراسة حالة لتوضيح كيف يتفوق النهج القابل للتعديل على النهج القوي الثابت من حيث قيمة الوظيفة الموضوعية وأداء الحل. في الجزء الثاني، نقدم نهجًا قويًا وقابل للتعديل لتحسين توزيع إمدادات الإغاثة في أعقاب الكارثة. وينشئ هذا النهج مسارات لفرق لوجستيات الإغاثة ويحدد أوقات الخدمة للمواقع التي تمت زيارتها لتوزيع الإمدادات، مع مراعاة عدم اليقين بشأن أوقات السفر. يسمح النموذج بإجراء تعديلات على قرارات الخدمة بناءً على المعلومات في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى حلول قوية لأسوأ سيناريو لأوقات السفر ولكنه أيضًا أكثر مرونة وأقل تحفظًا من تلك الخاصة بالتحسين القوي الثابت. ونظرًا للتعقيد الحسابي لحل النماذج الناتجة، فإننا نقترح خوارزميات إرشادية كنهج حل بديل. وباستخدام بيانات الزلازل التي وقعت عام 2011 في مقاطعة فان التركية، أثبتنا أيضًا فعالية نهجنا. في الجزء الأخير، ندرس مشكلة الجدولة للأساطيل الكهربائية التي تواجه أوقات سفر غير مؤكدة واستهلاكًا للطاقة. نقترح نموذج برمجة خطية مختلط الأعداد الصحيحة لتحسين شراء الأسطول الكهربائي وتكاليف تشغيل الشحن، وذلك باستخدام التحسين القوي لمعالجة عدم اليقين. تم تقديم مجموعة جديدة من عدم اليقين للتحكم في قوة الحل. يقوم النموذج بتحديد العدد المطلوب من الحافلات لتغطية جميع الرحلات وجدولة الرحلات وتصميم خطط الشحن للحافلات. نقوم بتقييم فعالية النموذج من خلال عمليات محاكاة مونت كارلو واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، نقدم دراسة حالة عن شبكة النقل خارج الحرم الجامعي في جامعة بينغهامتون لإثبات إمكانية تطبيق النموذج ونهج الحل في العالم الحقيقي. على الرغم من ذلك، يجب أن يكون لديك خطة جيدة ومخططات مستقبلية. في هذه الحالة، يتم تحسين إجراءات السلامة من خلال تحسين الأداء من خلال تحسين الأداء. نظرًا لأن هذا هو السبب وراء حدوث مشكلات خطيرة في الطاقة، فقد أصبح من الصعب جدًا توفير الطاقة الكهربائية. لكن هذا النوع من الأشياء, bozulabilirlik, sıra bağımlılığı وtalep belirsizliği dahil olmak üzere üretiminin karmaşıklıklarını dikkate alan gürbüz süt ürünleri üretimi وdağıtım Planlama issuesini araştırmaktadır. بفضل هذه المزايا الرائعة، تم تحسين استخدامات الأجهزة وباريتو بشكل سريع وفعال، مما يسمح بتحسين الأداء بشكل أفضل. من المؤكد أن هذه الخطة ستجعلك تشعر بالرضا عن نفسك في أي يوم من الأيام. تم تصميمه خصيصًا لمحاكاة مونت كارلو وإعادة تصميمه. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تحسين الأداء والوظائف وتحسين الأداء من خلال تحسين الأداء الثابت للأنف من خلال أداء الأداء المتميز. في هذه الحالة، من الممكن أن يؤدي هذا إلى تحسين الأداء من خلال تحسين الأداء. Yaklaşım, yardım logistiği ekipleri için rotalar oluşturur ve seyahat sürelerinin belirsizliğini hesaba katarak malzemeleri dağıtmak için ziyaret edilen sitelerin hizmet sürelerini belirler. نموذج, gerçek zamanlı bilgilere dayalı hizmet kararlarında ayarlamalara isin vererek, seyahat sürelerinin and kutü senaryosu için gürbüz çözümler sağlar, ancak aynı zamanda statik gürbüz Optimizasyondan daha esnek and daha az ihtiyatlıdır. يمكن لمصممي Ortaya أن يصمموا نماذج جديدة من خلال خوارزميات بديلة بدلاً من ذلك. Türkiye'nin Van ilinden 2011 deprem verilerini kullanarak, yaklaşımımızın etkinliğini de gösterdik. في هذه الحالة، قم بتزويد الطاقة والإمدادات بالطاقة بالطاقة الكهربائية اللازمة لحل مشاكل الاحتراق. Belirsizliği ele almak için gürbüz optimization and yaarlaranarak, electric filosu satın alma ve sarj işletme maliyetlerini optimek için yeni bir tamsayılı doğrusal Programlama modeli öneriyoruz. لقد تم التحكم في مجموعة كبيرة جدًا من هذه الأشياء. Model, tum yolculukları kapsayacak şekilde gerekli otobüs sayısını belirler, yolculukları Planlar ve otobüsler için ücretlendirme Planları tasarlar. Kapsamlı Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla modelin etkinliğini değerlendiriyoruz. علاوة على ذلك، فإن النموذج والنموذج الذي تم تصميمه من قبل طلاب الجامعات في جامعة بينغهامتون هو الحرم الجامعي الذي تم إنشاؤه من قبل جامعة بينغهامتون.