Ứng dụng Compromise Programming và Fuzzy Programming thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín với sự biến động về giá nguyên liệu và nhu cầu nhà bán lẻ
Abstract
The purpose of this study is to design a closed-loop supply chain network considering the processes of supplying and recovering used products. A Mixed Integer Linear Programming model (MILP) is proposed as an initial approach to the problem. Fluctuations in raw material prices and retailer demand within the chain supply are taken into account as uncertain factors in this research. To address the problem, Compromise Programming (CP) and Fuzzy Programming (FP) techniques are utilized, which involve transforming MILP model into a model known as Multi Objective Linear Programming (MOLP). A case study of household faucets is applied to test the model. Results indicate that the CP method effectively identifies the optimal level for the decision maker, and the expected value of the corresponding objective function is not significantly affected by the arbitrariness of the decision maker.
Tóm tắt
Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu hoạch định mạng lưới chuỗi cung ứng khép kín xem xét quá trình cung ứng và thu hồi sản phẩm đã qua sử dụng. Một mô hình toán tối ưu tuyến tính nguyên hỗn hợp (MILP) được đề xuất như một cách tiếp cận ban đầu cho bài toán. Sự biến động về giá nguyên liệu và nhu cầu nhà bán lẻ trong chuỗi cung ứng được xem như các tham số bất định trong đề tài. Hai phương pháp được đề xuất là Fuzzy Programming (FP) và Compromise Programming (CP) giúp giải quyết tham số không chắc chắn và tiếp cận mục tiêu thông qua biến đổi mô hình MILP thành mô hình tuyến tính đa mục tiêu (MOLP). Một trường hợp điển hình với mặt hàng vòi nước dùng trong gia đình được áp dụng để kiểm chứng mô hình. Kết quả cho thấy phương pháp CP có thể tìm ra mức độ tối ưu của người ra quyết định và giá trị kỳ vọng của hàm mục tiêu tương ứng ít chịu ảnh hưởng bởi sự chủ quan của người ra quyết định.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Allaoui, H., Guo, Y., Choudhary, A., & Bloemhof, J. (2018). Sustainable agro-food supply chain design using two-stage hybrid multi-objective decision-making approach. Computers & Operations Research, 89, 369–384.
https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.10.012
Allaoui, H., Guo, Y., Yu, J., Boulaksil, Y., & Hu, F. (2021). Solving the sustainable supply chain network design problem by the multi- neighborhoods descent traversal algorithm. Computers & Industrial Engineering, 154, 107098.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107098
Chen, S. H. (1998). Operations of fuzzy numbers with step
form membership function using function principle. Journal of Information Sciences, 108, 149-155.
https://doi.org/10.1016/S0020-0255(97)10070-6
Ezzati, R., Khorram, E., & Enayati, R. (2015). A new algorithm to solve fully fuzzy linear programming problems using the MOLP problem. Applied Mathematical Modelling, 39, 3183–3193.
https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.03.014
Farahani, R. Z., Rezapour, S., Drezner, T., & Fallah, S. (2014). Competitive supply chain network design: an overview of classifications, models, solution techniques and applications. Omega, 45, 92-118.
https://doi.org/10.1016/j.omega.2013.08.006
Gholipoor, A., Paydar, M. M., & Safaei, A. S. (2019). A faucet closed-loop supply chain network design considering used faucet exchange plan. Journal of Cleaner Production, 235, 503-518.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.06.346
Gani, A. N., & Assarudeen, S. N. M. (2012). A New Operation on Triangular Fuzzy Number for Solving Fuzzy Linear Programming Problem. Applied Mathematical Sciences, 11, 525 – 532
https://doi.org/10.13140/2.1.3405.8881
Hocine, A., Kouaissah, N., Barahar, S., & Benbouziane, M. (2018). Optimizing Renewable Energy Portfolios under Uncertainty: A Multi-Segment Fuzzy Goal Programming Approach. Renewable Energy, 129, 540-552.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.06.013
Hien, T. (2017). Nâng cao năng lực cạnh tranh ngành hàng gia dụng: Để không thua trên “sân nhà”. https://mof.gov.vn/webcenter/portal/ttpltc/pages_r/l/chi-tiet-tin-ttpltc?dDocName=MOFUCM114437
Jadidi, O., Zolfaghari, S., & Cavalieri, S. (2014). A new normalized goal programming model for multi-objective problems: A case of supplier selection and order allocation. Int. J. Production Economics, 148, 158-165.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.10.005
Lee, D. H., Dong, M., & Bian, W. (2010). The design of sustainable logistics network under uncertainty. International Journal of Production Economics, 128, 159–166.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2010.06.009
Lopez, M. J., Uria, M. V. R., Arenas, M., & Bilbao, A. (2000). Solving a Possibilistic Linear Program Through Compromise Programming. Mathware & Soft Computing, 7, 175 – 184.
https://raco.cat/index.php/Mathware/article/view/84816
Matinrad, N., Roghanian, E., & Razi, Z. (2013). Supply chain network optimization: A review of classification, models, solution techniques and futrure research. Uncertain Supply Chain Management, 1, 1-24.
https://doi.org/10.5267/J.USCM.2013.05.003
Parra, M. A., Terol, A. B., Gladish, B. P., & Uria, M. V. R., (2005). Solving a multiobjective possibilistic problem through compromise programming. European Journal of Operational Research, 164, 748-759.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.11.028
Subulan, K., Tasan, K. S., & Baykasoglu, A. (2015). A fuzzy goal programming model to strategic planning problem of a lead/acid battery closed-loop supply chain. Journal of Manufacturing Systems, 37, 243-264.
https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2014.09.001
Safaei, A. S., Roozbeh, A., & Paydar, M. M. (2017). A robust optimization model for the design of a cardboard closed-loop supply chain. Journal of Cleaner Production, 166, 1154–1168.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.085
Sahebjamnia, N., Fathollahi, A. M., & Keshteli, M. H. (2018). Sustainable tire closed-loop supply chain network design: Hybrid metaheuristic algorithms for large-scale networks. Journal of Cleaner Production, 196, 273-296.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.05.245
Tao, Y., Wu, J., Lai, X., & Wang, F. (2020). Network planning and operation of sustainable closed loop supply chains in emerging markets: Retail market configurations and carbon policies. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 144, 102131.
https://doi.org/10.1016/j.tre.2020.102131
Wang, B., Liang, Y., Zheng, T., Yuan, M., & Zhang, H. (2019). Optimisation of a downstream oil supply chain with new pipeline route planning. Chemical Engineering Research and Design, 145, 300-313.
https://doi.org/10.1016/j.tre.2020.102131
Yu, P. L. (1985). Multiple-Criteria Decisi on Making. Concepts, Techniques and Extensions. Plenum Press, New York, 1, 663-699.
https://doi.org/10.1016/S0927-0507(89)01011-X
Zeleny, M. (1973). A concept of compromise solutions and the method of the displaced ideal. Computers and Operations Research, 1, 479-496
https://doi.org/10.1016/0305-0548(74)90064-1