Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2019 / Cilt: 20 - Sayı: 2

Yeşil Alan ve Dağıtım Planlaması için Çevreye Duyarlı Çok Amaçlı Bir Weber Problemi: Ağırlıklandırılmış Bulanık Toplama Yöntemi

An Environmentally Conscious Multi-Objective Weber Problem for Green Location and Distribution Planning: A Fuzzy Weighted Additive Approach

Sayfa
1–13
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Amaçların ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Süreci ile belirlenmiş ve çok amaçlı optimizasyon modeli, ağırlıklandırılmış bulanık toplama yöntemi ile çözülmüştür

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, açılacak depoların konumunu ve ürünlerin dağıtım planlarını belirlemek amacıyla çok amaçlı bir Weber p-medyan problemi ele alınmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modelde dağıtım, birim taşıma maliyeti, karbon emisyonu ve hızları farklı olan üç tip araç ile yapılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Amaçların ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Süreci ile belirlenmiş ve çok amaçlı optimizasyon modeli, ağırlıklandırılmış bulanık toplama yöntemi ile çözülmüştür
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Analitik hiyerarşi süreci · ağırlıklandırılmış bulanık toplama yöntemi · çok amaçlı optimizasyon

Özet

Bu çalışmada, açılacak depoların konumunu ve ürünlerin dağıtım planlarını belirlemek amacıyla çok amaçlı bir Weber p-medyan problemi ele alınmıştır. Modelde dağıtım, birim taşıma maliyeti, karbon emisyonu ve hızları farklı olan üç tip araç ile yapılmaktadır. Talep ağırlıklı toplam ulaşım maliyeti, toplam teslimat süresi ve toplam karbon emisyonu gibi birbirleriyle çelişen 3 farklı amacın aynı anda enküçüklenmesi hedeflenmiştir. Amaçların ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Süreci ile belirlenmiş ve çok amaçlı optimizasyon modeli, ağırlıklandırılmış bulanık toplama yöntemi ile çözülmüştür

Abstract

In this study, a multi-objective Weber p-median problem is treated in order to determine the location of the warehouses to be opened and the distribution plans of products. The company carries out the distribution with three types of vehicles differing in unit transportation cost, carbon emission and velocity. Three conflicting objectives are aimed to be minimized, i.e.; the demand weighted total transportation cost, the total delivery time and the total carbon. We adopted a fuzzy weighted additive approach to deal with the multi-objective optimization function, in which the weights of each individual objective function are determined by Analytic Hierarchy Process.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ENGİN, B. E., PAKSOY, T. (2019). Yeşil Alan ve Dağıtım Planlaması için Çevreye Duyarlı Çok Amaçlı Bir Weber Problemi: Ağırlıklandırılmış Bulanık Toplama Yöntemi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 2, 1–13. https://ajindex.com/articles/129448

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (6)

  1. Amid, A., Ghodsypour, S. H., & O’Brien, C. (2009). A weighted additive fuzzy multiobjective model for the supplier selection problem under price breaks in a supply Chain. International Journal of Production Economics, 121(2), 323-332. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.040
  2. Arikan, F. (2013). A fuzzy solution approach for multi objective supplier selection. Expert doi:10.1016/j.eswa.2012.05.051 with Applications, 40(3), 947-952.
  3. Banasik, A., Kanellopoulos, A., Claassen, G. D. H., Bloemhof-Ruwaard, J. M., & van der Vorst, J. G. A. J. (2017). Closing loops in agricultural supply chains using multi-objective optimization: A case study of an industrial mushroom supply chain. International Journal of Production Economics, 183, 409-420. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.012
  4. Bilir, C., Ekici, S. O., & Ulengin, F. (2017). An integrated multi-objective supply chain network and competitive facility location model. Computers & Industrial doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.020 108, 136-148.
  5. Chan, F. T. S., Jha, A., & Tiwari, M. K. (2016). Bi-objective optimization of three echelon supply chain involving truck selection and loading using NSGA-II with heuristics algorithm. Applied Soft Computing, 38, 978-987. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.10.067
  6. Fahimnia, B., Sarkis, J., & Eshragh, A. (2015). A tradeoff model for green supply chain planning:A leanness-versus-greenness analysis. Omega, 54, 173-190. doi:10.1016/j.omega.2015.01.014 Intergovernmental Panel on Climate Change. (2014). Climate Change 2014–Impacts, Adaptation and Vulnerability: Regional Aspects: Cambridge University Press. Kadziński, M., Tervonen, T., Tomczyk, M. K., & Dekker, R. (2017). Evaluation of multi-objective optimization approaches for solving green supply chain design problems. Omega, 68, 168-184. doi:10.1016/j.omega.2016.07.003 Kavitha, C. a. V., C. (2013). Multi Objective Fuzzy Linear Programming Technique for Weighted Additive Model for Supplier Selection in Supply Chain Management. International Journal of Applied Mathematics and Informatics. Mehlawat, M. K., & Kumar, S. (2017). A multiobjective optimization model for optimal supplier selection in multiple sourcing environment. 2017, 26, 18. Ministry of Environment and Urbanization. (2011). National Climate Change Action Plan. Retrieved from Ankara;Turkey: Mohammed, A., & Wang, Q. (2017). The fuzzy multi-objective distribution planner for a green meat supply chain. International Journal of Production Economics,