[논문 리뷰] A Multi Objective Reliable Location-Inventory Capacitated Disruption Facility Problem with Penalty Cost Solve with Efficient Meta Historic Algorithms

Elham Taghizadeh, Mostafa Abedzadeh외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 26.

Facility Location and Emergency Management참고 문헌 7인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 시설 장애 상황에서 신뢰성 있는 용량 제한이 있는 위치-재고 문제를 위한 이목적 정수형 프로그래밍 모델을 제안한다. 시설 및 재고 비용을 최소화하면서 최대 고객 서비스 실패 비용을 줄이는 것을 목표로 하며, RSM로 조정된 파arameter를 갖춘 NSGA-II 및 MOSS 메타휴리스틱을 적용하여 불확실한 현실 세계의 물류 네트워크 설계에서 고품질 파레토 해를 생성하는 데 있어 NSGA-II의 뛰어난 성능을 입증한다.

ABSTRACT

Logistics network is expected that opened facilities work continuously for a long time horizon without any failure, but in real world problems, facilities may face disruptions. This paper studies a reliable joint inventory location problem to optimize the cost of facility locations, customers assignment, and inventory management decisions when facilities face failure risks and do not work. In our model we assume when a facility is out of work, its customers may be reassigned to other operational facilities otherwise they must endure high penalty costs associated with losing service. For defining the model closer to real world problems, the model is proposed based on pmedian problem and the facilities are considered to have limited capacities. We define a new binary variable for showing that customers are not assigned to any facilities. Our problem involves a biobjective model, the first one minimizes the sum of facility construction costs and expected inventory holding costs, the second one function that mentions for the first one is minimized maximum expected customer costs under normal and failure scenarios. For solving this model we use NSGAII and MOSS algorithms have been applied to find the Pareto archive solution. Also, Response Surface Methodology (RSM) is applied for optimizing the NSGAII Algorithm Parameters. We compare the performance of two algorithms with three metrics and the results show NSGAII is more suitable for our model.

연구 동기 및 목표

• 시설 장애와 관련된 고객 보상 비용을 고려한 신뢰성 있는 위치-재고 모델을 개발하는 것.
• 시설의 용량 제약 조건을 통합하고, 고장 발생 시 고객 재할당을 모델링하는 것.
• 두 목표를 최소화하는 것: 총 시설 및 재고 비용, 그리고 정상 및 고장 상황에서의 최대 기대 고객 비용.
• NSGA-II 및 MOSS 메타휴리스틱의 성능을 평가하고 비교하는 것.
• 해결 품질 및 수렴성을 향상시키기 위해 NSGA-II 파arameter를 반응 표면 방법론(RSM)을 사용해 최적화하는 것.

제안 방법

• 용량 제한이 있는 p-median 문제 기반의 이목적 정수형 프로그래밍 모델을 수립한다.
• 어느 운영 시설에도 할당되지 않은 고객을 나타내는 이진 변수를 도입하여 보상 비용을 발생시킨다.
• 시설 장애를 확률적으로 모델링하며, 가용 시설로 고객을 재할당하거나 대체가 없을 경우 보상 비용을 발생시킨다.
• NSGA-II 및 MOSS 메타휴리스틱을 적용하여 지배되지 않는 해의 파레토 최적 해집합을 생성한다.
• NSGA-II 파arameter(예: 교차 및 돌연변이 비율)의 성능 향상을 위해 반응 표면 방법론(RSM)을 사용한다.
• 알고리즘 효과성을 비교하기 위해 삼각형 부피, 간격, 세대 거리의 세 가지 성능 지표를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 시설 장애 위험 하에서 비용을 최소화할 수 있는 신뢰성 있는 위치-재고 시스템을 설계할 수 있는가?
• RQ2 정상 및 고장 상황에서 총 시스템 비용과 최대 고객 비용 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?
• RQ3 제안된 이목적 용량 제한 장애 시설 문제를 해결하는 데 있어 NSGA-II 또는 MOSS 중 어느 메타휴리스틱이 더 우수한 성능을 보이는가?
• RQ4 NSGA-II 파arameter는 어떻게 최적화하여 이 맥락에서 해의 품질과 수렴성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 할당되지 않은 고객에 대한 보상 비용을 포함시키면 물류 네트워크 모델의 현실성과 내구성은 어느 정도 향상되는가?

주요 결과

• NSGA-II는 삼각형 부피, 간격, 세대 거리의 세 성능 지표에서 MOSS를 모두 초월한다.
• RSM로 조정된 NSGA-II 설정은 기본 설정 대비 파레토 해집합의 수렴성과 다양성 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.
• 할당되지 않은 고객에 대한 보상 비용을 포함시킴으로써 모델의 현실성과 내구성이 크게 향상되었다.
• 이목적 모델은 비용 최소화와 리스크 완화를 효과적으로 균형 잡아내며 의사결정자에게 다양한 트레이드오프 해를 제공한다.
• 용량 제약 조건과 장애 시나리오를 포함한 제안된 모델은 기존 모델에 비해 실제 물류 네트워크를 더 정확하게 반영한다.
• 할당되지 않은 고객을 위한 이진 변수의 사용은 서비스 실패 결과를 명시적으로 모델링할 수 있게 하여 운영 의사결정 지원을 강화한다.