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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.5
- 수록면
- 263 - 270 (8page)
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Recently, a multi.facility, multi.product and multi period
industrial problem has been widely investigated in Supply Chain
Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. The purpose of this study is to determine the optimum quantity of production and transportation with minimum cost in the supply chain network. We have presented a mathematical model that deals with real world factors and constraints. Considering the complexity of solving such model, we have applied the genetic algorithm approach for solving this model computational experiments using a commercial genetic algorithm.based optimizer. The results show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time.
industrial problem has been widely investigated in Supply Chain
Management (SCM). One of the key issues in the current SCM research area involves reducing both production and distribution costs. The purpose of this study is to determine the optimum quantity of production and transportation with minimum cost in the supply chain network. We have presented a mathematical model that deals with real world factors and constraints. Considering the complexity of solving such model, we have applied the genetic algorithm approach for solving this model computational experiments using a commercial genetic algorithm.based optimizer. The results show that the real size problems we encountered can be solved in reasonable time.
목차
Abstract
1. 서 론
2. 수학적 모형
3. 유전자 알고리즘의 적용
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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