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multiobjective fuzzy mathematical model for a financially constrained closed-loop supply chain with labor employment

引用

COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 2020年第1期36卷 4-34页

作者： Goli, Alireza Zare, Hasan Khademi Tavakkoli-Moghaddam, Reza Sadegheih, Ahmad Yazd Univ Dept Ind Engn Saffayieh Yazd Iran Univ Tehran Coll Engn Sch Ind Engn Tehran Iran

This paper addresses the multiobjective, multiproducts and multiperiod closed-loop supply chain network design with uncertain parameters, whose aim is to incorporate the financial flow as the cash flow and debts' constraints and labor employment under fuzzy uncertainty. The objectives of the proposed mathematical model are to maximize the increase in cash flow, maximize the total created jobs in the supply chain, and maximize the reliability of consumed raw materials. To encounter the fuzzy uncertainty in this model, a possibilistic programming approach is used. To solve large-sized problems, the multiobjective simulated annealing algorithm, multiobjective gray wolf optimization, and multiobjective invasive weed optimization are proposed and developed. The numerical results demonstrate that these algorithms solve the problems within about 1% of the required solving time for the augmented epsilon-constraint and have similar performance and even better in some cases. The multiobjective simulated annealing algorithm with a weak performance takes less time than the other two algorithms. The multiobjective gray wolf optimization and multiobjective invasive weed optimization algorithms are superior based on the multiobjective performance indices.

关键词： financial flow of supply chain multiobjective metaheuristic algorithms possibilistic programming

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