带惩罚成本的多目标可靠选址-库存容量受限中断设施问题及高效元启发式算法求解
数据结构与算法
2017-11-28 v1 其他统计学
摘要
物流网络期望已开设的设施在长时间内持续运行而不发生任何故障，但在现实问题中，设施可能面临中断。本文研究了一个可靠的联合库存选址问题，以在设施面临故障风险且不工作时优化设施选址、客户分配和库存管理决策的成本。在我们的模型中，我们假设当设施停止工作时，其客户可能被重新分配给其他运营中的设施，否则他们必须承受与失去服务相关的高额惩罚成本。为使模型更贴近现实问题，该模型基于p中位数问题提出，且设施被认为具有有限容量。我们定义了一个新的二元变量用于表示客户未被分配给任何设施。我们的问题涉及一个双目标模型，第一个目标最小化设施建设成本与期望库存持有成本之和，第二个目标函数针对第一个目标，最小化正常与故障情景下的最大期望客户成本。为求解该模型，我们使用NSGAII和MOSS算法来寻找帕累托存档解。此外，采用响应面方法（RSM）优化NSGAII算法参数。我们用三个指标比较了两种算法的性能，结果表明NSGAII更适合我们的模型。
引用
@article{arxiv.1711.09400,
title = {A Multi Objective Reliable Location-Inventory Capacitated Disruption Facility Problem with Penalty Cost Solve with Efficient Meta Historic Algorithms},
author = {Elham Taghizadeh and Mostafa Abedzadeh and Mostafa Setak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.09400},
year = {2017}
}