A closed loop supply chain network design problem with multi-mode demand satisfaction in fuzzy environment

2020

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3233/jifs-191528
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

A new closed loop supply chain network design problem is considered in this study. In comparison to the literature, the problem considers a more complete set of stages in the network e.g. simultaneous consideration of supplier, plant, distribution center, customer, and collection, recovering, recycling, and disposal centers. The problem makes location, capacity, allocation, demand mode and material/product flow decisions for optimizing net benefit including sales revenue, fixed establishing cost of facilities, transportation cost, material purchasing cost, production cost, and inventory holding cost. As a novelty, for the first time multi-mode demand satisfaction is considered in a closed loop supply chain problem. As another contribution, in order to be close to real-world situations, the problem is tackled in a fuzzy environment by using trapezoidal fuzzy parameters which yield a trapezoidal fuzzy objective function value. As solution methodology, considering the fuzzy objective function, the problem is reformulated as a multi-objective fuzzy mixed integer linear problem and is crisped using credibility measure of the fuzzy constraints. Finally, the crisp multi-objective version of the problem is solved by several hybrid fuzzy programming approaches to obtain a good efficient solution. Applying several numerical test problems, the SO method performs better than other approaches.