Un nuevo modelo híbrido de programación multiobjetivo para problemas de hub jerárquico y taller de flujo flexible
Autores: Aghakhani, Sina; Rajabi, Mohammad Sadra
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un nuevo modelo híbrido de programación multiobjetivo para problemas de hub jerárquico y taller de flujo flexible
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas aplicadas
Palabras clave
Clientes
Pedidos
Tiempo de entrega
Estructura de hub
Logística
Rentable
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
En general, los clientes buscan recibir sus pedidos en el menor tiempo posible y realizar compras a un precio razonable. En consecuencia, la importancia de tener un tiempo de entrega óptimo es cada vez más evidente en la actualidad. Una de las estructuras que puede satisfacer la demanda de grandes cadenas de suministro con numerosos pedidos es la estructura jerárquica de centros integrados. Tal estructura mejora la eficiencia y reduce los costos de la cadena. Para hacer que la logística sea más rentable, son necesarias redes de hub y radio como un medio para lograr economías de escala. Muchos modelos de diseño de redes de hub solo consideran el tipo de hub, pero no tienen en cuenta la escala del hub medida utilizando el volumen de carga. Este documento propone un modelo de programación multiobjetivo para estructuras de hub jerárquicas (HHS), que se organiza de arriba hacia abajo. En la tercera capa, el hub central toma productos de fábricas de hubs descentralizados y los envía a otros hubs descentralizados a los que están conectados los clientes. En la segunda capa, los hubs no centrales son responsables de recibir productos de la fábrica y transferirlos a los hubs centrales. Estos hubs también son responsables de recibir productos de los hubs centrales y enviarlos a los clientes. Por último, la primera capa contiene fábricas responsables de producir productos y atender a sus clientes. La fábrica utiliza la plataforma y estructura de flujo flexible para producir sus productos. El objetivo del modelo es minimizar los costos de transporte y producción, así como los tiempos de llegada de los productos. Para validar y evaluar el modelo, se han resuelto y analizado en detalle pequeñas instancias utilizando el método de suma ponderada y el método de -restricción. En consecuencia, basándose en la métrica de distancia ideal media (MID), se compararon dos métodos para las instancias diseñadas.
Descripción
En general, los clientes buscan recibir sus pedidos en el menor tiempo posible y realizar compras a un precio razonable. En consecuencia, la importancia de tener un tiempo de entrega óptimo es cada vez más evidente en la actualidad. Una de las estructuras que puede satisfacer la demanda de grandes cadenas de suministro con numerosos pedidos es la estructura jerárquica de centros integrados. Tal estructura mejora la eficiencia y reduce los costos de la cadena. Para hacer que la logística sea más rentable, son necesarias redes de hub y radio como un medio para lograr economías de escala. Muchos modelos de diseño de redes de hub solo consideran el tipo de hub, pero no tienen en cuenta la escala del hub medida utilizando el volumen de carga. Este documento propone un modelo de programación multiobjetivo para estructuras de hub jerárquicas (HHS), que se organiza de arriba hacia abajo. En la tercera capa, el hub central toma productos de fábricas de hubs descentralizados y los envía a otros hubs descentralizados a los que están conectados los clientes. En la segunda capa, los hubs no centrales son responsables de recibir productos de la fábrica y transferirlos a los hubs centrales. Estos hubs también son responsables de recibir productos de los hubs centrales y enviarlos a los clientes. Por último, la primera capa contiene fábricas responsables de producir productos y atender a sus clientes. La fábrica utiliza la plataforma y estructura de flujo flexible para producir sus productos. El objetivo del modelo es minimizar los costos de transporte y producción, así como los tiempos de llegada de los productos. Para validar y evaluar el modelo, se han resuelto y analizado en detalle pequeñas instancias utilizando el método de suma ponderada y el método de -restricción. En consecuencia, basándose en la métrica de distancia ideal media (MID), se compararon dos métodos para las instancias diseñadas.