طراحی و توسعه مدل بهینه‌سازی چندهدفه هزینه‌های مالی و زمان تحویل در زنجیره تأمین ایران با استفاده از الگوریتم NSGA-II

نویسندگان

    فاطمه احمری گروه اقتصاد، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
    سیدعلی پایتختی اسکویی * گروه اقتصاد، واحد تبریز،دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران Paytakhti@iaut.ac.ir
    سعید انور خطیبی گروه حسابداری، واحدتبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
    یعقوب‌ پورکریم گروه حسابداری، واحدتبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

کلمات کلیدی:

مدیریت زنجیره تأمین, بهینه‌سازی چندهدفه, زمان تحویل, هزینه‌های زنجیره تأمین, الگوریتم, لجستیک ایران

چکیده

هدف این پژوهش طراحی و توسعه یک مدل بهینه‌سازی چندهدفه به‌منظور کمینه‌سازی هم‌زمان هزینه‌های مالی جامع زنجیره تأمین شامل هزینه‌های تولید، حمل‌ونقل، انبارداری و جریمه‌های تأخیر، و نیز کمینه‌سازی زمان تحویل در شرایط عدم‌قطعیت اقتصادی ایران است. این پژوهش از نوع کاربردی و مبتنی بر شبیه‌سازی بوده و مدل در قالب برنامه‌ریزی عدد صحیح مختلط فرموله شد. شبکه مورد مطالعه شامل ۱۵ تأمین‌کننده، ۱۰ واحد تولیدی و ۲۰ مشتری نهایی در یک کریدور اصلی حمل‌ونقل کشور است. الگوریتم NSGA-II برای حل مسئله بهینه‌سازی چندهدفه در محیط MATLAB پیاده‌سازی گردید و تنظیم پارامترها با روش تاگوچی انجام شد. چهار سناریوی پایه، نوسانات ارزی، اختلال گمرکی و سناریوی پایدار طراحی و اجرا شد. ارزیابی عملکرد با استفاده از شاخص‌های کیفیت جبهه پارتو نظیر Hypervolume، Spread و فاصله نسل‌به‌نسل و همچنین آزمون‌های آماری t جفتی و تحلیل واریانس صورت گرفت. نتایج نشان داد در سناریوی پایه، هزینه کل به طور معناداری ۲۸ درصد و زمان تحویل ۲۲ درصد نسبت به رویکرد سنتی کاهش یافت (p < 0.001). در سناریوی پایدار نیز انتشار دی‌اکسید کربن بین ۱۸ تا ۲۲ درصد کاهش یافت. تحلیل واریانس نشان داد نوسان تقاضا بیشترین اندازه اثر را بر عملکرد مدل داشته است. همچنین الگوریتم NSGA-II از نظر کیفیت جواب‌ها، حجم هایپروولوم و سرعت همگرایی به طور معناداری عملکرد بهتری نسبت به الگوریتم‌های ژنتیک ساده، کلونی مورچه و ازدحام ذرات نشان داد. مدل پیشنهادی با تولید جبهه پارتوی باکیفیت، تعادل مناسبی میان کاهش هزینه و کوتاه‌سازی زمان تحویل برقرار ساخته و در برابر نوسانات اقتصادی و اختلالات عملیاتی از تاب‌آوری بالایی برخوردار است؛ ازاین‌رو می‌تواند به‌عنوان ابزار تصمیم‌یار راهبردی در مدیریت زنجیره تأمین و سیاست‌گذاری لجستیکی مورد استفاده قرار گیرد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abbasi, S., Daneshmand-Mehr, M., & Ghane Kanafi, A. (2022). Green closed-loop supply chain network design during the coronavirus (COVID-19) pandemic: A case study in the Iranian automotive industry. Environment, Development and Sustainability, 25(3), 1-35. https://doi.org/10.1007/s10668-022-02158-5

Acerce, A., & Denizhan, B. (2025). Application of the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) in a two-echelon cold supply chain. Systems, 13(3), 206. https://doi.org/10.3390/systems13030206

Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. https://doi.org/10.1109/4235.996017

Ghahremani-Nahr, J., Pasandideh, S. H. R., & Niaki, S. T. A. (2022). A robust optimization approach for multi-objective, multi-product, multi-period, closed-loop green supply chain network designs under uncertainty and discount. Journal of Industrial and Production Engineering, 39(1), 1-22. https://doi.org/10.1080/21681015.2021.1984360

Hasani, A., Mokhtari, H., & Fattahi, M. (2021). An optimization approach for sustainable and resilient supply chain design with regional considerations. Computers & Industrial Engineering, 158, 107414. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107414

Iftikhar, H., & Jamil, D. S. (2025). Leveraging AI and Blockchain Technologies for Optimizing Healthcare Supply Chain Management.

Jihu, L. (2024). Green Supply Chain Management Optimization Based on Chemical Industrial Clusters.

Joel, O. S., Oyewole, A. T., Odunaiya, O. G., & Soyombo, O. T. (2024). Leveraging artificial intelligence for enhanced supply chain optimization: a comprehensive review of current practices and future potentials. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(3), 707-721. https://doi.org/10.51594/ijmer.v6i3.882

Khalamandro, M. (2025). Risk Management in International Supply Chains: Scenario Planning and Robust Optimization. Підприємництво І Торгівля(44), 169-177. https://doi.org/10.32782/2522-1256-2025-44-19

Li, Z., Li, X., & Zhou, Y. (2023). Integrated optimization model for facility location and inventory with disruption scenarios. Expert Systems with Applications, 212, 118789. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118789

Mansouri Mosalou, F., Amiri, M., Taghavi Fard, M. T., & Haji Agha'i Kashteli, M. (2024). Design and Planning of Bioethanol Supply Chain Network with a Hybrid Data-Driven Robust Optimization Approach under Discrete Uncertainty Sets. Decision Making and Operations Research, 327-352. https://www.journal-dmor.ir/article_199979_en.html

Mehrjerdi, Y. Z., & Shafiee, M. (2020). A resilient and sustainable closed-loop supply chain using multiple sourcing and information sharing strategies. Journal of Cleaner Production, 289, 125141. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125141

Memari, Z., Hasanzadeh, S. a., & Pouyandeh Kia, M. (2024). Supply Chain Management: A Process for Optimizing Talent Identification and Nurturing in Sports.

Pasban, F. (2019). Coordination of Production and Transportation in the Supply Chain. University of Tehran Press.

Ramanamuni, S. (2025). The Role of Digital Twins in Supply Chain Optimization. Interantional Journal of Scientific Research in Engineering and Management, 09(03), 1-6. https://doi.org/10.55041/ijsrem41779

Shil, S. K., Islam, M. R., & Pant, L. (2024). Optimizing US supply chains with AI: reducing costs and improving efficiency. International Journal of Advanced Engineering Technologies and Innovations, 2(1), 223-247. https://www.researchgate.net/publication/387222202_Optimizing_US_Supply_Chains_with_AI_Reducing_Costs_and_Improving_Efficiency

Vahidi, F., Torabi, S. A., & Ramezankhani, A. (2018). A two-stage stochastic programming model for sustainable supply chain network design under disruption risk. International Journal of Production Research, 56(21), 6615-6635. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1436785

Wang, S. (2024). Blockchain-Enabled Utility Optimization for Supply Chain Finance: An Evolutionary Game and Smart Contract Based Approach. Mathematics, 12(8), 1243. https://doi.org/10.3390/math12081243

Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management – Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fu zzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2024.123556

Yavari, M., & Zaker, H. (2019). An integrated two-layer network model for designing a resilient green-closed loop supply chain of perishable products under disruption. Journal of Cleaner Production, 289, 125141. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125141

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۱۰/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۷

بازنگری

۱۴۰۴/۰۸/۱۵

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۲۱

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

احمری ف.، پایتختی اسکویی س.، انور خطیبی . س.، و پورکریم ی. (1405). طراحی و توسعه مدل بهینه‌سازی چندهدفه هزینه‌های مالی و زمان تحویل در زنجیره تأمین ایران با استفاده از الگوریتم NSGA-II. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-13. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/354

مقالات مشابه

1-10 از 219

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.