فهرست مطالب
مجله مهندسی صنایع و مدیریت شریف
سال سی و سوم شماره 2 (پاییز و زمستان 1396)
- تاریخ انتشار: 1396/10/20
- تعداد عناوین: 13
-
- پژوهشی
-
صفحات 3-13در این پژوهش مدل ریاضی برای برنامه ریزی تولید در محیط های تولیدی ترکیبی ساخت ذخیره یی و ساخت سفارشی با درنظرگرفتن فعالیت های نگه داری و تعمیرات ارائه می شود. برای حل مدل ارائه شده در ابعاد کوچک از روش شاخه وکران با نرم افزار لینگو ویرایش 8 بهره گرفته می شود. اما به دلیل ماهیت N P-h a r d بودن مسئله، برای حل مسائل با ابعاد متوسط و بزرگ از الگوریتم های فراابتکاری ژنتیک و بهینه سازی ازدحام ذرات بهره گرفته شده است و پارامترهای این الگوریتم ها به روش تاگوچی تنظیم می شوند. نتایج محاسباتی نشان می دهند که الگوریتم های ارائه شده در حل مسئله ی مورد مطاالعه از کارایی مناسبی برخوردار هستند. همچنین دو الگوریتم ژنتیک و بهینه سازی ازدحام ذرات پیشنهادی با هم مقایسه شده اند. از نظر گرافیکی الگوریتم ژنتیک پیشنهادی نسبت به الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات پیشنهادی برتری نسبی دارد اما از نظر آماری تفاوت معناداری بین الگوریتم های پیشنهادی وجود ندارد. همچنین به منظور اعتبارسنجی مدل و بررسی تاثیر واردکردن، نگه داری و تعمیرات در مدل با کمک یک مثال عددی نشان داده شده است که با تاثیردادن نگه داری و تعمیرات در مدل، به طور چشم گیری هزینه ی کل سیستم کاهش می یابد.کلیدواژگان: ساخت ذخیره یی، ساخت سفارشی، نگه داری و تعمیرات، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات
-
صفحات 15-25لجستیک به دلیل داشتن فعالیت های حمل ونقلی نقش زیادی در تولید گازهای گل خانه یی دارد. از آنجایی که مسیریابی موجودی به دلیل پاسخگویی هم زمان به مسیریابی وسایل نقلیه و سطوح موجودی، نقش مهمی در کاهش هزینه های لجستیک دارد و از سویی دیگر در بسیاری از شرکت های توزیع، وسایل نقلیه اجاره یی هستند و به بازگشت به انبار پس از تخلیه نیاز نیست، در این مقاله مدلی برای مسئله ی مسیریابی موجودی با در نظر گرفتن کاهش مصرف سوخت و کاهش هزینه های موجودی ارائه شده است. برای حل مسئله یک روش فراابتکاری بهبودیافته ی ترکیبی مبتنی بر الگوریتم تکاملی تفاضلی و الگوریتم سازنده ی کلارک و رایت ارائه شده است. به منظور صحه گذاری بر روش حل پیشنهادی در ابعاد کوچک الگوریتم پیشنهادی با جواب حاصل از حل دقیق برای چند مسئله ی نمونه مقایسه شده است. در ابعاد بزرگ نیز به بررسی کارایی الگوریتم پیشنهادی پرداخته شده است.کلیدواژگان: مدل های ریزمقیاس انتشار، مسیریابی وسایل نقلیه، هزینه های موجودی، الگوریتم کلارک و رایت، الگوریتم تکاملی تفاضلی
-
صفحات 27-37با توجه به اهمیت صنعت بیمه در رشد و توسعه ی اقتصادیٓ اجتماعی جوامع، بهبود عملکرد این صنعت که در گرو ارتقای کارایی شرکت های بیمه ی فعال در آن است، از ضروریات اقتصاد هر کشوری به شمار می رود. هدف از انجام این مطالعه، ترکیب دو رویکرد B S C و D E A، به منظور ارائه ی مدلی جامع برای ارزیابی عملکرد شرکت های بیمه است. در این پژوهش، ابتدا بر اساس روش B S C و از طریق مطالعه ی اسنادی و مصاحبه با کارشناسان صنعت بیمه، مهم ترین شاخص های عملکردی در چهار حوزه ی مالی، مشتری، فرایندهای داخلی و رشد و یادگیری شناسایی شده و سپس با استفاده از روش D E A، کارایی یک نمونه 18تایی از شرکت های بیمه ی خصوصی ایران از چهار منظر B S C اندازه گیری شده است. نتایج نشان می دهد که عملکرد شرکت های بیمه مورد نظر از منظرهای B S C قابل قبول است و در رتبه بندی کلی، سه شرکت پارسیان، آرمان و سینا به ترتیب در رتبه های اول تا سوم قرار گرفته اند.کلیدواژگان: ارزیابی عملکرد، کارت امتیازی متوازن (B S C)، تحلیل پوششی داده ها(D E A)، شرکت های بیمه
-
صفحات 39-49یکی از چالش های عمده در پروژه های توسعه ی محصول جدید از دست دادن دانش کسب شده توسط اعضای تیم پروژه در طول چرخه ی عمر پروژه است. در چنین پروژه هایی معمولا سه نوع تسهیم دانش رخ می دهد: 1. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه در حوزه های تخصصی خود؛ 2. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه و همکاران آنها در بخش مربوط در حوزه ی تخصصی؛ 3. تسهیم دانش بین اعضای تیم پروژه و همکاران آنها در بخش مربوط در حوزه های غیرتخصصی. بنابراین، در این تحقیق تلاش شده است با فرمول بندی مسئله ی انتخاب اعضای تیم پروژه در قالب یک مدل برنامه ریزی عدد صحیح غیرخطی مختلط این سه نوع تسهیم دانش بهینه شود. نتایج حاصل از آزمایش مدل پیشنهادی در یک مطالعه ی موردی از صنعت خودروسازی اثربخشی روش پیشنهادی را در انتخاب افراد مناسب برحسب عملکرد مورد انتظار از آنها در تسهیم دانش چه در درون تیم پروژه و چه در خارج از آن تایید کرده است.کلیدواژگان: تسهیم دانش، تیم پروژه، توسعه محصول جدید، مدل سازی ریاضی
-
صفحات 51-62بسیاری از تاسیسات نفت وگاز در دریاها واقع شده اند که به شبکه ی پشتیبانی قابل اعتماد و موثر برای حمل کالاها و اقلام از انبار پشتیبانی به تاسیسات دریایی نیاز دارند. مسئله ی برنامه ریزی شناورهای پشتیبانی یک مسئله ی حمل ونقل دریایی است که شامل مشخص کردن ترکیب بهینه ی ناوگان، سفرها و زمان بندی مربوط به آنها به منظور پشتیبانی تعداد مشخصی از تاسیسات دریایی است. در این پژوهش در راستای برنامه ریزی مناسب شناورهای پشتیبانی مطابق با شرایط دنیای واقعی ویژگی هایی مانند جریان برگشتی و امکان جابه جایی محموله ها بین تاسیسات دریایی ملاحظه و یک روش حل دقیق الف( تولید سفر و ب) حل یک مدل عدد صحیح بر پایه ی سفرهای تولیدشده ارائه شده است. به منظور حل ابعاد بزرگ یک الگوریتم جست وجوی ممنوعه و یک روش حل ابتکاری ارائه شده است.کلیدواژگان: حمل ونقل دریایی، مسیریابی دوره یی، تعیین ناوگان بهینه، تحویل و بارگیری هم زمان، جست وجوی ممنوعه
-
صفحات 63-74مدیریت ریسک مهم ترین بخش مدیریت پروژه است که کمتر در سازمان ها به آن پرداخته و به صورت نظام مند اعمال می شود. در این تحقیق یک مدل تلفیقی از روش دیمتل فازی و تحلیل سلسله مراتبی فازی برای شناسایی، رتبه بندی و ارزیابی عوامل ریسک ها در پروژه های نیروگاهی ارائه شده است. از نتایج مهم تحقیق شناسایی عوامل علی و تعیین عوامل اصلی ریسک در پروژه های نیروگاهی است. رتبه بندی این عوامل نشان می دهد که در میان معیارهای اصلی تحقیق، عوامل اجرا و ساخت بالاترین رتبه را کسب کرده اند. ریسک اجرا و ساخت که در وزن دهی با تحلیل سلسله مراتبی دارای رتبه ی اول است، با روش دیمتل نیز بیشترین وزن را دارد و با سایر معیارها در تعامل حداکثری قرار دارد؛ از این رو به دلیل اثرپذیری بیشتر معیاری معلول محسوب می شود.کلیدواژگان: رتبه بندی ریسک، تصمیم گیری چندمعیاره، تحلیل سلسله مراتبی فازی، دیمتل فازی
-
صفحات 75-83امروزه یکی از رویکردهای پیشنهادشده برای کاهش زمان پاسخ در عملیات امدادرسانی سازمان های بشردوستانه استفاده از تفاهم نامه های همکاری برای تامین اقلام حیاتی است. تامین کنندگان در طول افق زمانی تفاهم نامه و در صورت نیاز سازمان امدادی موظف به تحویل اقلام حیاتی هستند. در این مقاله، مدلی برای انتخاب تامین کنندگان اقلام امدادی در قالب قراردادهای همکاری، با توجه به عملکرد زمان تحویل (سرعت عمل) تامین کننده، ارائه شده است. در مثال عددی ارائه شده مقدار تابع هدف نسبت به روش های گذشته افزایش یافته است؛ اما با توجه به دخیل شدن پارامتر زمان تحویل عملکرد مورد انتظار کل سامانه نیز پایدارتر شده است. هدف اصلی پژوهش، انتخاب ترکیب بهینه ی تامین کنندگان و تخصیص اقلام موردنظر به آنها در سناریوهای مختلف است که این کیفیت در روش ارائه شده بهبود یافته است. برای بررسی عملکرد مدل در داده هایی با مقیاس واقعی مسئله ی انتخاب تامین کنندگان آب آشامیدنی در سطح استان مازندران در زمان بحران تعریف شد.کلیدواژگان: انتخاب تامین کننده، تفاهم نامه ی همکاری، زنجیره ی تامین بشردوستانه، عملکرد تحویل
-
صفحات 85-94در این مقاله مسئله ی توالی عملیات برروی ماشین های موازی یکسان با معیار کمینه سازی مجموع دیرکرد کل کارها بررسی می شود. مدل برنامه ریزی عدد صحیح مختلط کارایی برای مسئله ی مورد نظر ارائه می شود؛ سپس مدلی پیشنهادی برای به دست آوردن حد پایین بهتر و کاراتر از یکی از حدود پایین موجود در پیشینه ی پژوهش های مسئله ارائه می شود. مسئله ی ماشین های موازی یکسان با تابع هدف کمینه سازی مجموع دیرکرد کل کارها تعمیم یافته ی مسئله ی تک ماشینی است و این مسئله جزء مسائل N P-h a r d دسته بندی می شود. از این رو مدل ارائه شده توانایی حل بهینه ی مسائل با اندازه ی بزرگ در زمان منطقی را ندارد. به همین دلیل برای حل مسئله در اندازه های متوسط و بزرگ و نیز ارزیابی کارایی حدپایین به دست آمده از مدل پیشنهادی و حد پایین موجود در پیشینه، الگوریتم فراابتکاری شبیه سازی تبرید اصلاح شده یی که برای اولین بار از عملگر تقاطع و جهش برای ایجاد جواب همسایگی بهره می برد، ارائه می شود.کلیدواژگان: ماشین های موازی، مجموع دیرکرد کل کارها، الگوریتم شبیه سازی تبرید اصلاح شده، برنامه ریزی عدد صحیح مختلط
-
صفحات 95-104در این مطالعه یک مدل ریاضی برای مسئله ی مکان یابیٓ مسیریابی پیوسته و چند انباره با وجود محدودیت های موجودی ارائه شده است. ساختار مسئله ی پیشنهادی این چنین است که یک زنجیره ی تامین سه سطحی در نظر گرفته شده است که در سطح اول آن یک کارخانه با ظرفیت موجودی نامحدود وجود دارد و یک نوع محصول تولید می کند. در سطح دوم چندین مرکز توزیع وجود دارند که متعلق به کارخانه هستند و به عنوان توزیع کننده ی این محصول عمل می کنند. در سطح سوم مجموعه یی از مشتریان قرار دارند که در نقاط مختلف جغرافیایی پراکنده شده اند. محل مشتریان در سطح سوم از پیش مشخص شده است اما محل مراکز توزیع نیاز به مکان یابی دارد که در این مسئله انبارهای میانی از یک فضای پیوسته انتخاب می شوند. این کارخانه به عنوان رهبر زنجیره به دنبال تعیین برنامه ی توزیع محصولات به گونه یی است که هزینه های کل سیستم کمینه شود. مدل ریاضی این مسئله یک مدل N P-h a r d است. از این رو، برای مسائل با اندازه ی متوسط و بزرگ یک روش فراابتکاری برای حل مسئله ارائه می شود که در آن یک الگوریتم سه مرحله یی توسعه داده می شود؛ مرحله ی اول با استفاده از رویکرد منطقه ی محدود و الگوریتم صرفه جویی اصلاح شده به تولید مکان و مسیریابی اولیه می پردازد. مرحله ی دوم با استفاده از الگوریتم ویزفلد به بهبود مکرر تصمیمات مکان یابی و مسیریابی می پردازد و در مرحله ی آخر الگوریتم با گنجاندن تنوع بخشی و تشدید جست وجو به طور تکرارشونده و موثر به دنبال جواب بهتر می گردد. الگوریتم ارائه شده قادر است بهترین جواب یافت شده به وسیله ی حل کننده ی گمز را در محدوده های زمانی 10800 ثانیه و 18000 ثانیه، به طور متوسط 0٫62 درصد، با تلاش های محاسباتی بسیار کمتر، بهبود بخشد. همچنین، در مسائل با اندازه های متفاوت الگوریتم در طی سه فاز به سمت جواب بهتر حرکت می کند. در اندازه ی کوچک مسئله میانگین درصد انحراف از جواب بهینه در مراحل مختلف تنها 0٫07، 0٫05، 0٫03 و 0٫02 است. در اندازه های متوسط و بزرگ میانگین درصد بهبود در هر مرحله نسبت به مرحله ی قبلی به ترتیب 2٫83، 1٫89 و 1٫29 درصد است که این مقادیر برای اعداد بزرگ بهبود چشم گیری است.کلیدواژگان: مکان یابی پیوسته ی تسهیلات، مسیریابی وسایل نقلیه، زنجیره ی عرضه ی سه سطحی، مسئله ی مکان یابی - مسیریابی - موجودی
-
صفحات 105-115درمسائل زمان بندی اختلالات غیرمنتظره یی رخ می دهد که باعث می شود یافتن جواب های باثبات حتی نسبت به یافتن جواب های بهینه کاراتر باشد. تاکنون در مواجهه با چنین اختلالاتی، یا از روش های مبتنی بر شبیه سازی استفاده شده است که بسیار وقت گیرند یا مقیاس های جای گزینی توسعه داده شده اند که تقریبی از شرایط واقعی سیستم بعد از اختلال را پیش بینی می کنند که ضعف های زیادی دارند.
در این مقاله برای به دست آوردن زمان بندی باثبات، در برابر اختلالاتی که به صورت ورود غیرمنتظره و پیش بینی نشده ی کارهای جدید است، یک رویکرد نوین واکنشی چندهدفه ارائه شده است که بعد از هر اختلال به زمان بندی مجدد سیستم می پردازد و عملکرد آن با یک مطالعه ی موردی در صنعت شیرآلات نفتی بررسی شده است. نتایج محاسباتی حاکی از آن است که رویکرد پیشنهادی در برابر روش های موجود عملکرد بهتری دارد.کلیدواژگان: زمان بندی آنی، اختلال، مقیاس های جای گزین، ثبات، زمان بندی واکنشی -
صفحات 117-126در این مقاله یک روش جدید برای حل مسئله ی بهینه سازی استوار زمان بندی قطارها در مترو بر مبنای شبیه سازی ارائه شده است. هدف یافتن سرفاصله هاست به نحوی که میانگین مدت انتظار مسافران بهینه و نرخ حمل مشخصی تامین شود. در مدل شبیه سازی محدودیت های مدت توقف قطارها در ایستگاه ها، ظرفیت ایستگاه ها، سبقت گیری و رعایت فاصله ی ایمنی قطارها با توجه به شرایط عمومی شبکه های مترو در نظر گرفته شده است. فرض براین است که پارامترهای نرخ ورود مسافران به ایستگاه ها و زمان طی بلاک ها توسط قطارها غیرقطعی هستند. برای حل مسئله یک روش جدید بهینه سازی شبیه سازی استوار به کمک شبه مدل کرایگینگ تصادفی و با بهره مندی از روش بهینه سازی استوار برتسیماس و سیم ارائه شده است. در پایان مطالعه ی موردی بر روی خط یک شبکه ی متروی تهران انجام و نتایج به دست آمده ارائه شده است.کلیدواژگان: خطوط ریلی، زمان بندی، بهینه سازی شبیه سازی، بهینه سازی استوار، شبه مدل کرایگینگ تصادفی
- یادداشت فنی
-
صفحات 127-136در این پژوهش سعی شده است تا با رویکردی جدید و با استفاده از یک مدل بهینه سازی مبتنی بر نظریه ی صف، که در واقع یک نوع مدل کوله پشتی دوبعدی محدود فازی است، تعداد بهینه ی انواع اتاق های هتل به دست آید. با توجه به عدم قطعیت موجود در برخی از پارامترهای مسئله، تابع هدف مدل پیشنهادی به صورت یک تابع هدف با ضرایب فازی ارائه شده است. برای حل این مدل، ابتدا تابع تک هدفه ی فازی با استفاده از روش لای و هو آنگ به تابع سه هدفه ی قطعی تبدیل می شود. به کمک روش فازی ترابی و حصینی مدل سه هدفه ی قطعی به دست آمده به مدل تک هدفه ی قطعی تبدیل و در نهایت با کدکردن این مدل تک هدفه در برنامه ی متلب، ظرفیت بهینه ی هتل به دست می آید. بر خلاف روش های پیشین که برای شرایط خاصی قابل استفاده بودند، مدل پیشنهادی برای شرایط مختلف توسعه پذیر است.کلیدواژگان: ظرفیت بهینه ی هتل، مسئله ی کوله پشتی، نظریه ی صف، برنامه ریزی فازی، روش لای و هوآنگ، روش ترابی و حصینی
-
صفحات 137-148در این نوشتار دو مدل ریاضی مختلط عدد صحیح برای طراحی سیستم تولید سلولی ارائه شده است. در مدل اول به بررسی هزینه های پیکربندی، پیکربندی مجدد، نصب و قطع ابزار، مصرف ابزار و خرابی ماشین آلات در محیطی پویا پرداخته شده است. در مدل دوم هزینه های مربوط به استخدام، اخراج، حقوق و دستمزد اپراتور کمینه می شود. یکی از نوآوری های اساسی این مدل درنظرگرفتن سطوح مختلف مهارتی بر اساس ویژگی یادگیری و فراموشی اپراتور است. همچنین به منظور به دست آوردن جواب بهینه، مدل سومی طراحی شده است که هر دو مدل اول و دوم را دربرمی گیرد. مدل ها در نرم افزار گمز کدنویسی شده اند و نمونه های عددی از آن ها حل شده است. همچنین، به بررسی مقادیر بهینه و زمان حل هر یک از مدل های خطی و غیر خطی و بررسی مقادیر بهینه ی مدل سلسله مراتبی و هم زمان پرداخته شده است.کلیدواژگان: سیستم تولید سلولی، تخصیص اپراتور، اثر یادگیری و فراموشی اپراتور، ماشین آلات چندکاره، خرابی ماشین آلات
-
Pages 3-13In this paper, we present a mathematical model in Make to Stock (MTS) and Make to Order (MTO) production environments in order to entry stage. By solving this model, priceandleadtimeoforderswillbefavorablyobtained with respect to the maintenance activities. Also, in this study, scheduled preventive maintenance on assembly resources will be characterized. The proposed mathematical model is a mixed integer linear programmingmodel. Afterpresentingmathematicalmodel,solving methods and various numerical examples in dierent dimensions are given. To solve the proposed model, at rst, we use an exact method. The exact method is applied by optimization software, namely lingo 8.0. After solving the proposed model by Lingo 8.0 software, the results show that lingo software is not able to solve the model in medium- and large- sized problems in a reasonable time. The proposed model is classi ed among the NP-hard problems. In NP- hard problems, by increasing dimension of problems, the time taken for solving the models increases exponentially. It is also appropriate for our model. For solving NP-hard problems at the appropriate time, the metaheuristic algorithms are applied. Therefore, for solving the proposed model in medium and high dimensions, two meta-heuristic algorithms, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithms have been used. The comparison between the meta-heuristic algorithms and output of Lingo 8.0 software shows that the suit ability of the proposed algorithms for solving the model in medium and high dimensions. Finally, we consider the time and quality of solutions; the two algorithms are comparedbothgraphicallyandstatistically. Thegraphicalcomparisonshowsthatgeneticalgorithmisrelatively better than particle swarm optimization algorithm; and the statistical comparison between two metaheuristic algorithmsshowsthatthereisnodierentbetweengenetic algorithm and particle swarm optimization algorithm in solving the proposed mathematical model. It is shown that, with the help of a numerical example and with respect to the maintenance in the model, the total system costs are signi cantly reduced.Keywords: Make to stock, make to order, maintenance activities, genetic algorithm, particle swarm optimization
-
Pages 15-25Global warming is one of the biggest challenges of industries and organizations. Greenhouse gas emissions are the main cause of global warming. One of the major sources of GHG emissions is transportation equipment. In addition, it plays a major role in the production of these gases due to logistics and transportation activities. Since inventory routing problem solves the vehicle routing problem and inventory levels simultaneously, it has a significant role in reducing costs. So to obtain a model to minimize the cost of fuel for this problem is important. Furthermore, in many distribution companies, vehicles are rented, and there is no need to return to the depot after discharge. In cases where companies do not own a vehicle fleet, or their private fleet is in satisfactory for fully satisfying customer demand, distribution services (or at least a part of them) are either entrusted to external contractors, or assigned to a hired vehicle fleet. In these cases, vehicles are not required to return to the central depot after their deliveries have been satisfied. The above- described distribution model is referred to as the Open Vehicle Routing Problem (OVRP). Therefore, the goal of the OVRP is to design a set of Hamiltonian paths (open routes) to satisfy customer demand. In this paper, a model is provided for inventory routing problem by considering the reduction of fuel consumption and reduction of the costs of inventory, driver and using vehicles in a limited planning horizon. To solve this problem, a combined improved metaheuristic method, based on Differential evolutionary algorithm and constructive Clarke and Wright algorithm, is presented. To validate the proposed solution, in the small size, the proposed algorithm was compared with the exact solution for several problem instances. In the large size, the proposed algorithm was compared with the base algorithm. The result confirms the good performance of the proposed algorithm.Keywords: M?i?c?r?o?s?c?o?p?i?c e?m?i?s?s?i?o?n m?o?d?e?l?s, v?e?h?i?c?l?e r?o?u?t?i?n?g p?r?o?b?l?e?m, i?n?v?e?n?t?o?r?y c?o?s?t?s, c?l?a?r?k?e a?n?d w?r?i?g?h?t, d?i?f?f?e?r?e?n?t?i?a?l e?v?o?l?u?t?i?o?n?a?r?y a?l?g?o?r?i?t?h?m
-
Pages 27-37In today's competitive environment, performance evaluation plays an important role in developing better strategic plans and improving efficiency of any organization. Due to the importance of insurance industry in socioeconomic growth and development of societies, it is notable to take into account the fact that the improvement in efficiency and effectiveness of the industry relies on the efficiency of the inner active insurance companies, this is one of the major necessities of any country. In addition, over the last decade, Iran insurance industry has implemented significant changes including the involvement of private sector in this industry and departure from government domination. These developments also clarify the necessity and importance of using appropriate methods to assess the effectiveness of different organizational levels. The purpose of this study is to design a comprehensive framework to combine the balanced scorecard (BSC) and data envelopment analysis (DEA) approaches for evaluating performance of insurance companies. The advantages of the proposed model are its weighted evaluation and maintenance of the balance among BSC perspectives, providing a holistic view and flexibility in involving factors and its outstanding power in detecting the efficient and inefficient units. In this study, first by studying the documents and interviewing with experts in insurance industry, the most important performance indexes in four areas were determined based on BSC method, i.e., financial, customer, internal processes, and learning and growth. Subsequently, by applying the DEA technique, the efficiency of a sample of 18 private Iranian insurance companies was measured. The results of the proposed model indicate that the performance of the aforementioned companies is quite satisfactory through BSC perspective. Also, in the performed aggregated ranking, the companies, i.e., Parsian, Arman, and Sina, obtained the highest scores, respectively. Ultimately, using the generated performance scores (in each area of BSC), after determining the reference groups, the optimal solutions for improving the efficiency of the inefficient companies were determined.Keywords: P?e?r?f?o?r?m?a?n?c?e e?v?a?l?u?a?t?i?o?n, b?a?l?a?n?c?e?d s?c?o?r?e?d c?a?r?d (B?S?C), d?a?t?a e?n?v?e?l?o?p?m?e?n?t a?n?a?l?y?s?i?s (D?E?A), i?n?s?u?r?a?n?c?e c?o?m?p?a?n?i?e?s
-
Pages 39-49As the rate of business change continues to accelerate, organizations face challenging situations like rapid technological developments, corporate restructuring, emerging technologies, and globalization. Hence, the use of project teams in the performance of daily activities is increasingly gaining popularity among many new product development (NPD) projects. Project teams are highly advantageous, because the team members share common project goals and handle technical complexity and change with the assistance of their collective cross-functional knowledge. Additionally, these cross-functional teams are often temporary organizations that are able to respond quickly to changing environmental conditions by adjusting the composition of the team members. In addition, by the use of cross-functional project teams, organizations attempt to improve coordination and integration, span organizational boundaries, improve timing of technology developments, and reduce uncertainty levels. However, a significant challenge remains for project managers or other decision-makers to assemble project teams that are able to effectively preserve acquired knowledge during project lifecycle by project team members. Usually, three types of knowledge sharing take place in such projects: 1) knowledge sharing among team members in their domain of expertise; 2) knowledge sharing between team members and their co-workers in related functional departments in the domain of expertise; 3) knowledge sharing between team members and their co-workers in related functional department in the domains of non-expertise. Therefore, the problem of selecting proper project team's members is formulated in this paper as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model to optimize these three types of knowledge sharing. We used the model for selecting a NPD project team in automotive industry. The experimental results indicated that the proposed approach is effective in selecting proper members based on their expected performance in knowledge sharing in and outside the project team.Keywords: K?n?o?w?l?e?d?g?e s?h?a?r?i?n?g, p?r?o?j?e?c?t t?e?a?m, n?e?w p?r?o?d?u?c?t d?e?v?e?l?o?p?m?e?n?t, m?a?t?h?e?m?a?t?i?c?a?l m?o?d?e?l?i?n?g
-
Pages 51-62Many oil and gas producers operate offshore installations that need regular supplies of commodities from land. Specialized offshore supply vessels are used to bring supplies from onshore supply depots out to offshore installations. To achieve a cost-effective supply service, a good planning of supply vessels is required. The supply vessel planning problem is a maritime transportation problem consisting of determining the optimal fleet composition of offshore supply vessels and their corresponding weekly voyages and schedules. Traditionally, the vehicle routing problem is a pure delivery or pickup problem. In many practical situations, however, the vehicle is often required to simultaneously drop off and pick up goods at the same stop points. The objective of the problem is to develop a set of routs to service all customers while minimizing total distance travelled. In addition, some constraints, such as capacity or total durations, must not be violated. In vehicle routing problem with pickup and delivery, customers are divided into two sets. The first set is linehaul customers, each requires pickup goods; the second set consists of customers who require delivery goods. The crucial assumption in this problem is that all delivery customers must be visited before pickup customers. In vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery,all customer's need pickup and delivery goods.
In this study, in order to obtain an optimal supply vessel planning and propose an efficient model, which is well- adapted to the real- life situations, some additional properties, such as simultaneously pickup and delivery, are considered. In addition, an exact method consisting of two phases is presented.Keywords: M?a?r?i?t?i?m?e t?r?a?n?s?p?o?r?t?a?t?i?o?n, o?i?l a?n?d g?a?s u?p?s?t?r?e?a?m l?o?g?i?s?t?i?c?s, f?l?e?e?t c?o?m?p?o?s?i?t?i?o?n, p?e?r?i?o?d?i?c r?o?u?t?i?n?g, s?h?i?p r?o?u?t?i?n?g a?n?d s?c?h?e?d?u?l?i?n?g, s?i?m?u?l?t?a?n?e?o?u?s p?i?c?k?u?p a?n?d d?e?l?i?v?e?r?y, t?a?b?u s?e?a?r?c?h -
Pages 63-74Anxiety for incorrect risks management is the most important obstacle to the development of investment projects. Risk management is the most important part of project management in organizations discussed below, and there is not systematic structural approach to the risk assessment in this study, we use a combination model of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(FDEMATEL) method to rank and valuate risk factors in Power Plant Projects. Firstly, the risk factors of construction projects are figured out through literature review and expert interview in the second step, the main criteria and sub-criteria are weighted using fuzzy hierarchical analysis is in the third stage, interrelationships among risk factors are calculated by fuzzy DEMATEL. The results of the research identifying causal factors can determine the main risk factors in the powerhouse projects. The populations of the investigation are managers and experts in the field of research. Eleven experts being familiar with construction project management are selected using judgmental sampling. In this study, for the investigation of the distribution of the type of data, Kolmogorov- smirnov test has been used. The prioritization of these factors show that among the main criteria for research, implementation and construction achieved the highest rank, and other factors are important in the next position. Also, among the 53 sub-criteria research, increasing construction costs, the lack of skilled labor, confiscation of property, and land ownership hold the highest priority and are of utmost importance in the standpoint of respondents. The implementation and construction of risk have the first rank., Also, have the highest weight and have the highest interaction with other criteria by DEMATEL in terms of innovation, in most of the topics of risk management this weakness in the present article has been solved.Keywords: R?i?s?k r?a?n?k?i?n?g, F?M?C?D?M, f?u?z?z?y A?H?P, f?u?z?z?y D?E?M?A?T?E?L
-
Pages 75-83Determination of optimum comparison of suppliers with humanitarian supply chain criteria is a main challenge to relief organizations. Although the investigations in this area have ignored the delivery reliability of suppliers up to now, this parameter has a significant effect on humanitarian supply chain performance. In this paper, a mathematical model regarding delivery performance and delivery reliability of suppliers for selecting suppliers of relief items is proposed. The proposed model is formulated in a framework agreement format. We employed time window to deliver the essential items for the purpose of considering the supplier reliability. Also, we assumed that the distribution time of delivery lead time is Gaussian distribution. In the presented numeric example, the value of cost function is increased, but with considering the supplier reliability parameter, the expecting behavior of system becomes more stable. In fact, this increment of cost function is a payoff for increasing the reliability of system. The main goal of the model is to select the optimal combination of suppliers and allocation items in different scenarios. So, in the proposed model, this goal is achieved with higher quality. The real case study of selecting water suppliers in Mazandaran province of Iran with real features and scenarios is considered to evaluate the performance of the presented model. To perform the experiments accurately, we did sensitivity tests on our model's parameters, and also we investigated the scalability of the proposed model.Keywords: S?u?p?p?l?i?e?r s?e?l?e?c?t?i?o?n, f?r?a?m?e?w?o?r?k a?g?r?e?e?m?e?n?t, h?u?m?a?n?i?t?a?r?i?a?n s?u?p?p?l?y c?h?a?i?n, d?e?l?i?v?e?r?y p?e?r?f?o?r?m?a?n?c?e, d?e?l?i?v?e?r?y r?e?l?i?a?b?i?l?i?t?y
-
Pages 85-94Determining eective scheduling in operations sequence is among the important problems of production scheduling. This paper deals with the problem of minimizing total tardiness on a parallel machine with N jobs and m machines. In the literature, there is a lack of suitable mathematical programming of the problem. Hence, this paper presents a mixed integer mathematical model for the problem. Since the problem has been proved as an NP-hard problem, it would be valuable to give a lower bound (LB) with a reasonable computational time. Denoting the processing time of a typical job on the machine, the modi ed processing time would be .With this modi ed processing time, the problem can be seen as a single machine; namely, the original processing time is divided by the number of machines and the division is considered as the modi ed processing time for computations. The problem is reformulated as an assignment problem in which the positions of jobs in the sequence are the locations of the assignment problem. The model presents the lower bound of the problem. To compare thequality(runningtime)oftheintroducedLB,wegeneratedsomerandominstancesoftheproblemfromsmall to large sizes. The optimal solution of the small size instances is obtained through solving the developed mathematical model. To obtain the solution of the medium and large sized instances, a new simulated annealing algorithm is developed. In this algorithm, the crossover operator and mutation have been used to create a neighborhood of simulated annealing algorithm; but for the rst time the crossover operator is used to create neighborhood directly. The results gained from the lower bound are compared with those of lower bound available in the literature. They con rm that the lower bound introduced in this paper gives high quality solutions, and hence, it has superiority to the available LB in the literature.Keywords: Parallel machines, total tardiness, improved simulated annealing algorithm, mixed integer programming
-
Pages 95-104In this study a mathematical model has been presented for multi depots, continuous location-routing problem with inventory restrictions. In this problem, a three-echelon supply chain was assumed a factory, producing one product with unlimited capacity, is on the first echelon of supply chain. In the second echelon of supply chain, several distribution centers distribute products. In the third echelon, there is a set of customers who are scattered in different geographical locations. Location of customers is pre-specified, but distribution centers should be located. In this problem, location of distribution centers will be determined in a continuous space.
As the leader of this supply chain, factory is looking for product distribution planning to minimize the total cost of this system. Model formulation of this problem is NP-hard; so a meta-heuristic algorithm with three phases has been developed for medium and large sizes of this problem. In the first phase of this algorithm, Region-rejection approach and modified saving algorithm are used to generate initial solution. In the second phase, we apply the Weiszfeld algorithm in order to improve location-routing decisions repeatedly. In the last phase, diversification and intensification mechanisms are incorporated into the search.
The proposed algorithm is able to improve even the best solution implemented by GAMS solver with time limits of 10800 seconds and 18000 seconds, 0.62 percent in average, with much less computational effort. Also it can be seen that this algorithm is moving toward the best solution during three phases. For this small sized problem, each of the three main phases, the average percentage deviation from optimal solution is only % 0.07, % 0.05, % 0.03 and % 0.02, respectively. For medium and large size of this problem, % 2.83, %1.89 and %1.29 improvement can be seen in each phase compared to the previous phase, respectively. This improvement is impressive for the large size of this problem.Keywords: C?o?n?t?i?n?u?o?u?s f?a?c?i?l?i?t?y l?o?c?a?t?i?o?n, v?e?h?i?c?l?e r?o?u?t?i?n?g, t?h?r?e?e-e?c?h?e?l?o?n s?u?p?p?l?y c?h?a?i?n, l?o?c?a?t?i?o?n-r?o?u?t?i?n?g a?n?d i?n?v?e?n?t?o?r?y p?r?o?b?l?e?m -
Pages 105-115In industrial environments, scheduling systems often operate under dynamic and random circumstances. In these conditions, it is inevitable to encounter some disruptions and breakdowns which are inherently unexpected events. These disruptions bring about the initial schedule to quickly become infeasible and non-optimal and in need of appropriate revisions and rescheduling methods. We consider a flexible flow shop (FFS) system with stochastic or unexpected disruptions such as the arrival of new unpredicted jobs into the process. The occurrence of disruptions and unexpected events in scheduling problems makes the obtaining of robust and stable solutions more valuable than the finding of optimal solutions that ignore these disruptions. In the literature, for achieving stable solutions, either iteration-based time-consuming simulation methods or surrogate measures (SMs) have been developed; they proactively provide an approximation of the system's real conditions following the occurrence of a disruption due to of the discrepancies of these measures with their true values; however, they may not show the true performance of the system. In this paper, a new reactive approach is considered to achieve a stable scheduling despite unpredicted disruptions, such as unexpected arrivals of new jobs. In this approach, a multi-objective reactive method based on classical and new performance measures is used to control the effects of disruptions that reschedule the initial plans after any unexpected event. An innovative concept called the ``Stability'' is introduced to reduce the effects of the unexpected disruptions. As the FFS problem is NP-hard, considering that stochastic disruptions increase its complexity, the non-dominated Sorting GA-II algorithm or NSGA-II, which is a very famous multi-objective optimization algorithm, is then applied to solve it. To show the performance of the proposed approach, a case study in petrochemical industry is considered. Computational results indicate that this method produces better solutions compared to the classical scheduling approaches used in this company.Keywords: O?n?l?i?n?e s?c?h?e?d?u?l?i?n?g, d?i?s?r?u?p?t?i?o?n, s?u?r?r?o?g?a?t?e m?e?a?s?u?r?e?s, s?t?a?b?i?l?i?t?y, r?e?a?c?t?i?v?e s?c?h?e?d?u?l?i?n?g
-
Pages 117-126The train timetabling in a railway network is one of the most critical problems in passenger or freight transportation systems. With uncontrollable noises affecting the system, finding a schedule whose performance does not significantly reduce under various disturbances is vital. A train timetable is considered robust when it has the ability to absorb small disturbances, and its performance does not reduce under the situation of recurring disturbances.
The integer programming problem of robust train timetabling problem with a decision variable and constraint for every train and every block in a railway network takes one an unreasonably long time to solve, and this may be possible after adopting numerous simplifying assumptions. To move around these disadvantages, discrete event simulation is a more appropriate approach. The methodology that combines simulation modeling and optimization techniques for solving optimization problems is commonly referred to as simulation optimization.
In this paper, we introduce a new simulation optimization method to solve the robust optimization of train timetabling problem in metro lines. We aim to minimize the expected value of the passenger's waiting time with a satisfactory rate of carriage fullness. Headways, which are the time intervals between arrivals of two consecutive trains into one station, are considered as the decision variables. It is assumed that the rate of passenger arrival to stations and travel times is stochastic. We first develop the simulation model in a way that the constraints, such as the train waiting times in stations, station capacities, overtaking, and the safe distance between trains, are satisfied. Then, using the inputs/outputs combination of simulation model, two stochastic Kriging metamodels are fitted as one for the objective function and one for the constraint. To write the robust counterpart problem, we use the Bertsimas and Sim methodology for the resulting mathematical model. The final mathematical programming model is solved by PSO metaheuristic. This methodology is applied to a particular line within Tehran railway system. Our approach generates satisfactory solutions to different levels of conservatism factor at moderately few number of experiments.Keywords: R?a?i?l?w?a?y, t?i?m?e?t?a?b?l?i?n?g, s?i?m?u?l?a?t?i?o?n o?p?t?i?m?i?z?a?t?i?o?n, r?o?b?u?s?t o?p?t?i?m?i?z?a?t?i?o?n, k?r?i?g?i?n?g m?e?t?a?m?o?d?e?l -
Pages 127-136Decision making regarding the hotel optimal capacity is one of the most important strategic decisions for the hotel industry executives and investors. This importance arises from the fact that after determining hotel capacity and execution of construction operations, it is not possible to change the capacity of hotel, or the changes will involve much higher costs.
Considerable capacity of hotels and residential centers that are located in a tourist town is empty of passengers and unused in relatively many periods of the year. However, in some limited time periods, number of travelers and tourists is increased due to holidays or various occasions and hotels are encountered with lack of capacity for the accommodation of travelers. In this article, to determine the optimal capacity of the hotel, using a novel approach, an attempt is made to present a mathematical optimization model based upon the queueing theory. To achieve this goal, first the reception system is simulated using the queueing models. Then, the capacity and optimal room numbers of various types using bounded multi-dimensional knapsack model are determined. The objective function of the proposed knapsack model is cost minimization. This cost function is developed by taking into account the time value of money and the sum of two different costs associated with the hotel construction. Due to the uncertainty of some parameters of the problem, the objective function of the model is presented as an objective function with fuzzy coefficients. To solve this model, a single-objective function is converted into three objective functions using the techniques of Lai and Hwang.
Then using fuzzy technique of Torabi and Hassini these three objective function problem was converted into a single objective deterministic model. This single objective programming problem was coded in MATLAB to determine the optimal capacity of hotel. The results confirm that the proposed model, unlike other approaches, can be easily and efficiently matched with different situations.Keywords: O?p?t?i?m?a?l h?o?t?e?l c?a?p?a?c?i?t?y, k?n?a?p?s?a?c?k p?r?o?b?l?e?m, q?u?e?u?e?i?n?g t?h?e?o?r?y, f?u?z?z?y p?r?o?g?r?a?m?m?i?n?g, l?a?i a?n?d h?w?a?n?g, T?o?r?a?b?i a?n?d H?a?s?s?i?n?i -
Pages 137-148Manufacturing exibility is a basic requirement in order to increase both the revenue and customer satisfaction level. Group technology concept can be implemented in such cases. One of the most important applications of group technology concept in a production environment is Cellular Manufacturing System which includes four main sub problems; Cell formation, Group layout, SchedulingandResourceassignment. Thecellformation (CF) is for assigning the machines into cells. The Group layout (GL) tries to nd the optimal layout of machines within the cells and cells within the production oors. The group scheduling (GS) problem tries to minimize the total production time and ultimately resource assignment (RA) is to assign the manufacturing resources, such as operators into cells, optimally. Accordingly, in thispapertwomathematicalmodelshavebeenproposed in order to solve the cell formation and human resource assignment problems. The rst mode is to minimize the inter/intra cell part trips, system recon guration cost, installing/uninstalling costs of tools on/from different machines and machine breakdown cost, respectively. The second model tries to minimize the operator related issues such as hiring, ring, salary and the training costs. One of the main contributions of this paper is toconsidertheoperatorskilllevel. Actually,thetraining and forgetting eect of an operator determines his/her work skill level. So, in this paper, this issue is regarded in more details. These two nonlinear models have been linearizedand solvedusing the Gams optimization pack age.Some numerical examples are generated randomly in order to the performance of proposed models. Moreover, in order to analyze nd the optimal solution, the third model, which integrates two mentioned models, has been proposed. Based on the sensitivity analysis of the proposed models, the optimal assignment of operators can signi cantly improve the solution quality. Also, using the numerical example's results, the linear model can obtain the optimal solutions in less computational eort in comparison to the nonlinear models.Keywords: Cellular manufacturing system_operator assignment_operator learning-forgetting e ect_multifunctional machines_machine breakdown