A robust fuzzy approach for constrained multi-product economic production quantity with imperfect items and rework process
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to develop a robust multi-item EPQ formulation considering rework process and imperfect items. The mathematical model consists of two objective functions targeting minimization of total inventory costs and the total required warehouse space, respectively. Since, in real-world applications, parameters of the mathematical formulation are due to uncertainty, in this paper, Basic Chance Constraint Programming and Robust Fuzzy Chance Constraint Programming models are developed to handle uncertainties in both objective function and constraints. By solving examples, the superiority of the RFCCP over the BCCP model is showed and its ability to provide risk-averse solutions is ensured. Due to the nonlinearity of the RFCCP model and to provide the decision maker with the Pareto front, two algorithms, namely, Multi-Objective Grey Wolf Optimizer and Multi-Objective Water Cycle Algorithm, are used to optimize the decision variables. The performance of the algorithms is evaluated within different large-size test problems, using diversity, Spacing, number of non-dominated solutions and CPU-time. In the end, to investigate significant differences and to determine the best algorithm ANOVA test is implemented. In the end, we also offer new research directions, e.g. in terms of further ways of uncertainty modelling and risk management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».