تعداد نشریات | 39 |
تعداد شمارهها | 1,115 |
تعداد مقالات | 8,109 |
تعداد مشاهده مقاله | 6,000,035 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,265,349 |
مدلسازی چندهدفه مسیریابی سبز با استفاده از الگوریتم ترکیبی یادگیری ماشین افراطی و برنامهریزی ژنتیک | ||
نشریه علمی مدیریت زنجیره تأمین | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 03 آبان 1402 | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
مهسا مومنی شریف آباد1؛ محمدمهدی ارشادی2؛ محمدجواد ارشادی* 3؛ امیر عزیزی4؛ سمانه بهزادی پور5 | ||
1دانشکده فنی و مهندسی، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات | ||
2دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک) | ||
3پژوهشکده فناوری اطلاعات/ پژوهشگاه ایرانداک | ||
4گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
5مهندسی صنایع، دانشگاه هنر و معماری پارس | ||
تاریخ دریافت: 09 اردیبهشت 1402، تاریخ بازنگری: 06 شهریور 1402، تاریخ پذیرش: 03 آبان 1402 | ||
چکیده | ||
Transportation accounts for a significant portion of each country's gross domestic product and consumption of oil products. In our country, due to the sanctions imposed in recent years and the lack of development of rail, air, and sea transportation systems, have led to more use of road transport. Road transport plays a major role in the production of greenhouse gases such as carbon dioxide. However, transportation is one of the main elements of logistics and the issue of vehicle routing with regard to pollution is one of the most important issues in this field. In this paper, a model is presented to optimize fuel consumption costs by considering factors including vehicle load, speed, pollution, and parameters including fuel and engine efficiency, slope, traffic density, wind speed and direction, air temperature, asphalt material, and the driver's salary. Also, this mathematical linear mixed integer model considers the probabilistic demand and the distribution system with delivery and pickup to minimize costs. This model leads to more accurate estimations of system costs, better analysis, and planning for organizations. Given that the problem is a type of NP-hard problems, it is solved on a large scale by combining two meta-heuristic algorithms of Extreme Learning Machine (ELM) and Genetic Programming (GP). According to the results of experiments, the developed hybrid algorithm could estimate the answer with high accuracy in a short time in comparison with similar algorithms. | ||
کلیدواژهها | ||
مسیریابی وسایل نقلیه؛ مدل چند هدفه؛ جمعآوری و تحویل؛ تقاضای احتمالی؛ یادگیری ماشین افراطی | ||
مراجع | ||
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 5 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 7 |