چکیده:
در توسعه مدل های ریاضی و بهینه سازی برای طراحی زنجیره تأمین با حلقه بسته، عدم قطعیت نهفته در طراحی شبکه، قابلیت ابزارهای بهبود را به چالش می کشد. هدف این پژوهش، ارائه مدل ریاضی استوار برای طراحی شبکه زنجیره تأمین با حلقه بسته تحت عدم قطعیت در تقاضای مشتریان است به طوری که تصمیمات را در شبکه های مستقیم و معکوس یکپارچه کند. بدین منظور یک رویکرد دو مرحله ای پیشنهاد می شود. در مرحله اول، از یک روش فازی برای ارزیابی تأمین کننده ها بر مبنای معیارهای کیفی استفاده می شود. خروجی این مرحله ارزش هر یک از تأمین کننده ها بر حسب قطعه است که به عنوان پارامتر ورودی مرحله بعد مدل استفاده می شود. در مرحله دوم، یک مدل ریاضی برنامه ریزی خطی چند هدفه عدد صحیح مختلط پیشنهاد می شود به طوری که تعداد بهینه قطعات و محصولات را در شبکه تعیین کند. نتایج نشان می دهد که مدل پس از در نظر گرفتن هزینه هایی که استوارسازی بر سیستم تحمیل می کند، قادر به کنترل عدم قطعیت شبکه است
The development of optimization and mathematical models for closed loop supply chain (CLSC) design has attracted considerable interest over the past decades. However, the uncertainties that are inherent in the network design are challenging the capabilities of the developed tools. In CLSC Uncertainty in demand is major source of uncertainty. The aim of this paper, therefore, is to present a Robust mathematical model for designing a CLSC network under uncertain customer demands that integrates the network design decisions in both forward and reverse supply chain networks. Two phase approach, is proposed for this purpose. In the first phase, due to extremely important task of Suppliers Selection in purchasing and supply chain management, a fuzzy method is utilized to evaluate suppliers based on quantitative and qualitative criteria. The output of this stage is the weight of each supplier according to each part which taken into account as input of next phase. in the second phase, we propose a Multi Objective Mixed-Integer linear Programming model to determine the optimal number of part and products in CLSC network. Results have revealed that the model is capable of controlling the network uncertainties as a result of which a robustness price will be imposed on the system.