Selecting an Optimal Scenario for Addressing Supplier Selection Problem by Considering Sustainable Scheduling: A Hybrid Approach

托普西斯 层次分析法 理想溶液 计算机科学 运筹学 调度(生产过程) 支柱 遗传算法 环境污染 环境经济学 风险分析(工程) 业务 工程类 运营管理 环境科学 经济 热力学 结构工程 机器学习 物理 环境保护
作者
Bingtao Quan,Sujian Li,Kuo‐Jui Wu
出处
期刊:Applied sciences [MDPI AG]
卷期号:13 (5): 3035-3035
标识
DOI:10.3390/app13053035
摘要

The iron and steel industry is a pillar industry of the national economy in many countries and is also a source of high energy consumption and pollution gas emissions. In addition to the economic aspect, there have been increasing concerns over how to minimise the negative environmental impact and enhance the awareness of social responsibility for iron and steel enterprises. Therefore, this study proposes an intelligent scheduling system for addressing the supplier selection problem by considering sustainable scheduling (SS) (ISS-AFLCSS) to achieve maximised benefits of logistics costs, carbon emission and fatigued driving for the Chengsteel Company. In the ISS-AFLCSS, first, a multiobjective mathematical optimisation model is formulated. Second, this study proposed a hybrid approach using an improved genetic algorithm (GA) to optimise multiple objectives of scenarios and adopting the technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) method with the analytic hierarchy process (AHP) to precisely optimise and select a best-ideal scenario. The results confirm that the proposed ISS-AFLCSS can provide accurate guidance in practicing SS for managers of enterprises.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
李慧敏完成签到,获得积分10
刚刚
缓慢的自行车完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
Nic完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
会飞的生菜完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
里里发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Buduan发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
月月完成签到,获得积分10
6秒前
Orange应助赵怡然采纳,获得30
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
麒ww发布了新的文献求助10
7秒前
jbq发布了新的文献求助10
8秒前
hu970发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
小霞发布了新的文献求助10
8秒前
Liuyan应助stephen_wang采纳,获得10
9秒前
9秒前
10秒前
jsw发布了新的文献求助10
10秒前
沐晴发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
zhao发布了新的文献求助10
12秒前
luckily发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
黄天完成签到 ,获得积分10
13秒前
忐忑的小玉完成签到,获得积分10
13秒前
彭于晏应助Hibiscus95采纳,获得10
15秒前
用户123完成签到,获得积分10
16秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
Ägyptische Geschichte der 21.–30. Dynastie 1100
„Semitische Wissenschaften“? 1100
Real World Research, 5th Edition 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5735307
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5359844
关于积分的说明 15329214
捐赠科研通 4879525
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2622047
邀请新用户注册赠送积分活动 1571209
关于科研通互助平台的介绍 1528039