Approche d'optimisation basée sur la simulation

Univ Europeenne - EAN : 9786131576911
MALIKI-F
Édition papier

EAN : 9786131576911

Paru le : 20 juin 2011

39,00 € 36,97 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9786131576911
  • Réf. éditeur : 5497937
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 20 juin 2011
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 116
  • Format : H:229 mm L:152 mm E:7 mm
  • Poids : 182gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : Nous étudions une chaîne logistique mono produit stochastique composée d'un ensemble de fournisseurs servant un ensemble de détaillants à travers un ensemble de centres de distribution (DCs). Plusieurs chemins relient les fournisseurs aux DCs utilisant des moyens de transport différents. Le nombre de DC ouverts ainsi que leur localisation sont des variables de décision, Ces DCs sont localisés dans les mêmes régions des détaillants, chaque DC utilise la politique de la quantité économique pour gérer son stock et maintient un stock de sécurité pour assurer un certain niveau de service. Chaque détaillant effectue une demande aléatoire en un seul type de produit, le délai de transport du fournisseur au DC est aussi aléatoire. L'objectif est de minimiser les coûts de localisation, de transport et de stockage avant de répartir les ordres d'approvisionnements sur les différents chemins reliant les fournisseurs et les DCs. L'introduction des coûts de stockage et des coûts de maintient des stocks de sécurité mènent à un problème d'optimisation non linéaire et NP-complet. Une approche basée sur la relaxation lagrangienne et les algorithmes génétiques multi critères (MOGAs) est proposée.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.