文献

J-GLOBAL ID：202002238307036157   整理番号：20A1059262

使い捨て機器のための閉ループサプライチェーンロバスト最適化【JST・京大機械翻訳】

A closed-loop supply chain robust optimization for disposable appliances

著者 (3件)： Gholizadeh Hadi (Department of Industrial Engineering, Mazandaran University of Science and Technology, Babol, Iran) ,  Tajdin Ali (Department of Industrial Engineering, Mazandaran University of Science and Technology, Babol, Iran) ,  Javadian Nikbakhsh (Department of Industrial Engineering, Mazandaran University of Science and Technology, Babol, Iran)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 8  ページ： 3967-3985  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サプライチェーン設計は競争優位性と経済成長に影響する重要で戦略的な決定の一つである。廃棄物を使用することの重要性の増加は,多くの企業が閉ループサプライチェーンネットワークの設計に向けて動くことをもたらした。現在の研究は,使い捨て機器リサイクルネットワークのための多層閉ループサプライチェーンを考慮している。多くのパラメータ,特に需要とコストが不確実であるので,離散的ランダムシナリオを用いてパラメータを記述した。ネットワークモデリングは,逆ネットワークにおけるリターン製品の価値を最大化することを目的とし,フォワードネットワークによって製造された製品である。使い捨て機器サプライチェーンネットワークの最適化は,結合遺伝的アルゴリズムとロバスト最適化によって扱われる。最後に,計算解析により,提案したモデルが使い捨て機器の閉ループネットワークに対して有効な解を得ることを示した。また,解析により,遺伝的アルゴリズムには良好な収束があることを示した。異なるシナリオの比較は,目的関数が不確実なパラメータに非常に敏感であることを示した。したがって,異なるシナリオに基づくネットワークモデリングは,パラメータの不確実性の下で決定するための良いアプローチである。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  経済成長 ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  廃棄物 ,  目的関数 ,  多層 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *ロバスト最適化 ,  ネットワークモデリング ,  不確実パラメータ ,  *クローズドループサプライチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 閉ループサプライチェーン ,  不確実性 ,  ロバスト最適化 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 閉ループサプライチェーン ,  ロバスト最適化