نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کاربردی

نویسنده

استادیار گروه ریاضی، دانشکده علوم پایه مهندسی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران.

10.22105/dmor.2023.336060.1596

چکیده

هدف: این مقاله به مطالعه مساله برنامه‌ریزی پرورش ماهی در زنجیره‌های مختلف و مدیریت فروش در یک مزرعه پرورش ماهی در طول یک افق زمانی مشخص می‌پردازد و هدف آن تعیین بهینه زمان شروع و میزان تخم‌ریزی در زنجیره‌های مختلف، زمان صید و مدیریت سفارشات موجود در دوره‌های مختلف می‌باشد.
روش‌شناسی پژوهش: در این مطالعه، یک فرمول‌بندی جدید در قالب یک مدل برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح آمیخته ارایه شده است که می‌تواند جواب بهینه مساله را در مدت زمان کوتاهی پیدا کند. در مدل پیشنهادی جدید، برخی از مراحل میانی زنجیره پرورش ماهی که هیچ تاثیری بر تصمیمات کلیدی ندارند، نادیده گرفته می‌شوند و درنتیجه اندازه و پیچیدگی مدل پیشنهادی بدون نادیده گرفتن فرضیات حاکم بر مساله و از دست رفتن بهینگی جواب‌ها کاهش می‌یابد.
یافته‌ها: پس از پیاده‌سازی مدل پیشنهادی، با استفاده از نمونه داده‌های مختلف، مشاهده می‌شود که اندازه مدل، تعداد متغیرها و زمان اجرای آن در مقایسه با مدل مشابه کم‌تر است و با وجود اضافه کردن فرضیات واقعی جدیدی به مساله، این مدل قادر است در زمان کوتاهی جواب مساله شامل حجم و زمان تخم‌ریزی در هر زنجیره پرورش، زمان صید و نیز پذیرش یا رد تقاضاهای عمده را در دوره‌های مختلف به‌صورت بهینه تعیین کند.
اصالت/ارزش افزوده علمی: در این مطالعه برای مساله زمان‌بندی زنجیره‌های پرورش ماهی و مدیریت فروش که تاکنون مطالعات اندکی در این زمینه صورت گرفته است، یک مدل جدید برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح آمیخته ارایه شده است که در مقایسه با مدل موجود قبلی هم فرضیات واقعی بیشتری در آن لحاظ شده است و هم زمان اجرای کم‌تری دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

A mixed integer linear programming model for fish farming scheduling in different chains and customers demand management

نویسنده [English]

  • Sajad Moradi

Assistant Professor of Applied Mathematics,Faculty of Basic Sciences,Sahand university of technology, Tabriz, Iran.

چکیده [English]

Purpose: This article studies an issue in the fish farming industry in which the goal is to find the best multi-period planning for handling various chains, including ordering, breeding, and selling of trout over a time horizon.
Methodology: In this study, a new formulation is presented as a mixed integer linear programming model that could find the optimum solution quickly. In the new proposed formulation, some intermediate stages of the breeding chain that do not affect decisions are ignored, and therefore, the size and complexity of the proposed model reduce without compromising the optimality of the answers.
Findings: After implementing the proposed model, using different data samples, it can be seen that this model achieves the optimal solution in a short time, including volume and time of spawning in each breeding chain and different periods, harvesting time, and accepting or rejecting the main demands.
Originality/Value: In this paper, the issue of scheduling of fish farming chains and sales management, which there are a few studies in this field, has been studied and a new mixed integer linear programming model is presented. Compared to the previous model, this model has more realistic assumptions and less complexity and execution time.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Order acceptance
  • Lot sizing
  • Fishing industry
  • Mathematical modeling
[1]     Ke, S., Guo, D., Niu, Q., & Huang, D. (2015). Optimized production planning model for a multi-plant cultivation system under uncertainty. Engineering optimization, 47(2), 204–220.
[2]     Boonmee, A., & Sethanan, K. (2016). A GLNPSO for multi-level capacitated lot-sizing and scheduling problem in the poultry industry. European journal of operational research, 250(2), 652–665.
[3]     Touil, A., Echchatbi, A., & Charkaoui, A. (2016). An MILP model for scheduling multistage, multiproducts milk processing. IFAC-papersonline, 49(12), 869–874.
[4]     Amorim, P., Günther, H. O., & Almada-Lobo, B. (2012). Multi-objective integrated production and distribution planning of perishable products. International journal of production economics, 138(1), 89–101.
[5]     Pauls-Worm, K. G. J., Hendrix, E. M. T., Alcoba, A. G., & Haijema, R. (2016). Order quantities for perishable inventory control with non-stationary demand and a fill rate constraint. International journal of production economics, 181, 238–246.
[6]     Nguyen, T. D., Nguyen-Quang, T., Venkatadri, U., Diallo, C., & Adams, M. (2021). Mathematical programming models for fresh fruit supply chain optimization: a review of the literature and emerging trends. AgriEngineering, 3(3), 519–541.
[7]     Agra, A., Christiansen, M., Ivarsøy, K. S., Solhaug, I. E., & Tomasgard, A. (2017). Combined ship routing and inventory management in the salmon farming industry. Annals of operations research, 253, 799–823.
[8]     Yoshioka, H., & Yaegashi, Y. (2016). Finding the optimal opening time of harvesting farmed fishery resources. Pacific journal of mathematics for industry, 8(1), 1–6.
[9]     Yu, Q., & Strandhagen, J. O. (2019). Multi-site production planning in a fresh fish production environment. In Advanced manufacturing and automation VIII 8 (pp. 439-447). Springer Singapore.
[10]   Georgiadis, G. P., Pampín, B. M., Cabo, D. A., & Georgiadis, M. C. (2020). Optimal production scheduling of food process industries. Computers & chemical engineering134, 106682. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.106682
[11]   Islam, S. B., & Habib, M. M. (2013). Supply chain management in fishing industry: a case study. International journal of supply chain management, 2(2), 40–50.
[12]   Paladini, E. P., Avilés, B. G., Schumacher, L., Lorenz, M., & Urquiza, Y. R. (2019). Quality management model for perishable food in a fishing industry. Journal of food process engineering, 42(6), e13171. https://doi.org/10.1111/jfpe.13171
[13]   Tabrizi, S., Ghodsypour, S. H., & Ahmadi, A. (2018). Modelling three-echelon warm-water fish supply chain: A bi-level optimization approach under Nash--Cournot equilibrium. Applied soft computing, 71, 1035–1053.
[14]   Mosallanezhad, B., Hajiaghaei-Keshteli, M., & Triki, C. (2021). Shrimp closed-loop supply chain network design. Soft computing, 25, 7399–7422.
[15]   Moradi, S., MirHassani, S. A., & Hooshmand, F. (2019). Efficient decomposition-based algorithm to solve long-term pipeline scheduling problem. Petroleum science, 16, 1159–1175.
[16]   Abedi, A., & Zhu, W. (2017). An optimisation model for purchase, production and distribution in fish supply chain--a case study. International journal of production research, 55(12), 3451–3464.
[17]   Nurprihatin, F., Gotami, M., & Rembulan, G. D. (2021). Improving the Performance of Planning and Controlling Raw Material Inventory in Food Industry. International journal of research in industrial engineering, 10(4), 332-345.
[18]   Chen, Z., & Rossi, R. (2021). A dynamic ordering policy for a stochastic inventory problem with cash constraints. Omega, 102, 102378. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305048320307325
[19]   Aouam, T., Geryl, K., Kumar, K., & Brahimi, N. (2018). Production planning with order acceptance and demand uncertainty. Computers & operations research, 91, 145–159.
[20]   Moradi, S., & MirHassani, S. A. (2015). Transportation planning for petroleum products and integrated inventory management. Applied mathematical modelling, 39(23–24), 7630–7642.