PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
15 (2017) | nr 3 | 231--246
Tytuł artykułu

Zarządzanie zdolnością produkcyjną z wykorzystaniem interaktywnego programowania dynamicznego

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Interactive Dynamic Programming Application to Capacity Production Management
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W pracy rozważany jest problem zarządzania zdolnością produkcyjną, rozumianą jako maksymalna ilość produktów lub usług, którą organizacja może wytworzyć w określonej jednostce czasu. Celem jest określenie strategii, jaką powinna zastosować firma w warunkach wzrastającego popytu. Rozważany problem sformułowano jako zadanie wielokryterialnego, dyskretnego programowania dynamicznego, przyjmując, że decydent jest zainteresowany jednoczesną maksymalizacją trzech kryteriów: 1) sumy zdyskontowanych przepływów pieniężnych, 2) średniego poziomu zaspokojenia zapotrzebowania zgłaszanego przez klientów, 3) średniego poziomu wykorzystania zdolności produkcyjnej. Zaproponowana w pracy procedura rozwiązania problemu wykorzystuje metodę quasi-hierarchiczną oraz podejście interaktywne. W każdej iteracji decydentowi przedstawiana jest nowa propozycja rozwiązania, który może ją zaakceptować jako rozwiązanie końcowe lub określić, w jaki sposób powinna ona być zmodyfikowana. W pracy zamieszczono przykład liczbowy ilustrujący sposób wykorzystania prezentowanej procedury. (abstrakt oryginalny)
EN
In the paper capacity planning problem is considered, where capacity is defined as a maximum number of goods or services that the organization can produce during a particular period. The main goal is to determine the strategy that should be applied by organization faced with growing demand. The problem is defined as a multicriteria, discrete dynamic programming model, assuming that the decision maker is going to maximize three criteria: 1) net present value, 2) average customer service level, 3) average capacity utilization. The procedure proposed in the paper uses quasi-hierarchical method and interactive approach. In each solution a new proposal is proposed to the decision maker, who can either accept it as a final solution or specify in what way it should be improved. A numerical example is presented to illustrate the applicability of the procedure. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
231--246
Opis fizyczny
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • Bellman R. (1957), Dynamic Programming, Princenton University Press.
  • Benayoun R., De Montgolfier J., Tergny J., Laritchev O. (1971), Linear programming with multiple objective functions: Step method (STEM), "Mathematical Programming", Vol. 1, No. 1.
  • Cheng L., Subrahmanian E., Westerberg A.W. (2004), Multi-objective Decisions on Capacity Planning and Production-Inventory Control under Uncertainty, "Industrial & Engineering Chemistry Research", Vol. 43, No. 9.
  • Elmaghraby S.E. (1970), The Theory of Networks and Management Science. Part 1, "Management Science", Vol. 17, No. 1.
  • Fengqi Y., Grossmann I.E., Wassick J.M. (2011), Multisite Capacity, Production, and Distribution Planning with Reactor Modifications: MILP Model, Bilevel Decomposition Algorithm versus Lagrangean Decomposition Scheme, "Industrial & Engineering Chemistry Research", Vol. 50, No. 9.
  • Ganguly S., Sahoo N. C., Das D. (2013), Multi-objective planning of electrical distribution systems using dynamic programming, "International Journal of Electrical Power & Energy Systems", Vol. 46.
  • Geng N., Jiang Z. (2009), A review on strategic capacity planning for the semiconductor manufacturing industry, "International Journal of Production Research", Vol. 47, No. 13.
  • Huang L., Suh I. H., Abraham A. (2011), Dynamic multi-objective optimization based on membrane computing for control of time-varying unstable plants. "Information Sciences", Vol. 181, No. 11.
  • Jafarian-Moghaddam A. R., Ghoseiri K. (2011), Fuzzy dynamic multi-objective Data Envelopment Analysis model, "Expert Systems with Applications", Vol. 38, No. 1.
  • Kannan D., Khodaverdi R., Olfat L., Jafarian A., Diabat A. (2013), Integrated fuzzy multi criteria decision making method and multi-objective programming approach for supplier selection and order allocation in a green supply chain, "Journal of Cleaner Production", Vol. 47.
  • Korhonen P. J., Laakso J. (1986), A visual interactive method for solving the multiple criteria problem, "European Journal of Operational Research", Vol. 24, No. 2.
  • Li W., Guo G., Yue C., Zhao Y. (2010), Dynamic programming methodology for multi-criteria group decision-making under ordinal preferences, "Journal of Systems Engineering and Electronics", Vol. 21, No. 6.
  • Mafakheri F., Breton M., Ghoniem A. (2011), Supplier selection-order allocation: A two-stage multiple criteria dynamic programming approach, "International Journal of Production Economics", Vol. 132, No. 1.
  • Miettinen K., Makela M. M. (2000), Interactive multiobjective optimization system WWW-NIMBUS on the Internet, "Computers & Operations Research", Vol. 27, No. 7-8.
  • Nguyen S., Zhang M., Johnston M., Tan K. C. (2013), Dynamic multi-objective job shop scheduling: a genetic programming approach, w: A.S. Uyar, E. Ozcan, N. Urquhart (eds.), Automated Scheduling and Planning, Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Nowak M. (2008), Interaktywne wielokryterialne wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka. Metody i zastosowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego w Katowicach, Katowice.
  • Nowak M. (2015), Modelowanie decyzji w zarządzaniu operacyjnym, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
  • Özpeynirci Ö., Özpeynirci S., Kaya A. (2017), An interactive approach for multiple criteria selection problem, "Computers & Operations Research", Vol. 78.
  • Soroudi A., Caire R., Hadjsaid N., Ehsan M. (2011), Probabilistic dynamic multi-objective model for renewable and non-renewable distributed generation planning, "IET Generation, Transmission & Distribution", Vol. 5, No. 11.
  • Steuer R.E. (1977), An Interactive Muliple Objective Linear Programming procedure, "TIMS Studies in the Management Sciences", Vol. 6.
  • Trzaskalik T. (2016), MCDM applications of near optimal solutions in dynamic programming, "Multiple Criteria Decision Making", Vol. 10.
  • Trzaskalik T. (1998), Multiobjective Analysis in Dynamic Environmnent, The Karol Adamiecki University of Economics, Katowice.
  • Trzaskalik T. (1990), Wielokryterialne dyskretne programowanie dynamiczne. Teoria i zastosowania w praktyce gospodarczej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice.
  • Wager H.M. (1980), Badania operacyjne. Zastosowania w zarządzaniu, PWE, Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171525817

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.