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J-GLOBAL ID：202202229838379619   整理番号：22A0233884

不確実性下の価格とグリーンネス依存需要を伴う多期間多製品グリーン供給ネットワーク設計問題【JST・京大機械翻訳】

A multi-period multi-product green supply network design problem with price and greenness dependent demands under uncertainty

著者 (4件)： Wang Jian (School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wang Jian (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control (Huazhong University of Science and Technology), Ministry of Education, Wuhan 430074, China) ,  Wan Qian (School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wan Qian (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control (Huazhong University of Science and Technology), Ministry of Education, Wuhan 430074, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 政府の限界と顧客の期待は,サプライチェーンネットワーク設計(SCND)における持続可能性に関する焦点を増やした。この問題に取り組むために,供給チェーン利益を同時に最大化し,全炭素排出量を最小化する目的で,2目的混合整数数学モデルを導入した。さらに,顧客需要は,複数製品に対する価格およびグリーンネス感受性を考慮し,生産プロセスにおける不確実性を,有限数のシナリオによって推定した。モンテカルロサンプリング手法を用いて初期シナリオを生成し,発見的シナリオ低減アプローチを次に利用した。モデルの複雑度のために,著者らは2つの遺伝的アルゴリズムで可変近傍探索(VNS)を埋め込むハイブリッドメタヒューリスティックアルゴリズムを開発し,高品質解へのアルゴリズムの収束を加速する。これらのアルゴリズムを,2つのリーダ選択手順による多目的パーティクルスウォーム最適化(MOPSO)と比較した。これらのアルゴリズムの性能を改善するために,応答曲面法を適用してアルゴリズムパラメータを調整した。最後に,いくつかの解析を行い,提案した方法の効率と有効性を調べた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  *不確実性 ,  数学モデル ,  発見的方法 ,  生産プロセス ,  遺伝的アルゴリズム ,  応答曲面法 ,  二酸化炭素排出量
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  持続可能性 ,  サプライチェーン ,  *ネットワーク設計 ,  ヒューリスティック ,  モンテカルロサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グリーンサプライチェーンネットワーク ,  多期間確率プログラミング ,  価格と緑の管理 ,  シナリオ削減 ,  ハイブリッドメタヒューリスティックアプローチ

分類 (2件)： 気体燃料の輸送,供給,貯蔵  (YE02060M) ,  物的流通  (KA08000O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  価格 ,  グリーン ,  需要 ,  ネットワーク設計