در هنگام جستجو کلمه در قسمت عنوان میتوانید کلمات مورد جستجو را با کاراکتر (-) جدا کنید.
کاربرد نوع شرط:
- جایگاه : پژوهشی
- مجله: Iranian Journal of Optimization
- نوع مقاله: Journal Article
- کلمات کلیدی: optimization,Data envelopment analysis,Metaheuristic algorithms
- چکیده: امروزه بسیاری از فعالیتها از کسب و کار گرفته تا طراحیهای مهندسی، مسیریابی در اینترنت و حتی مسیریابی کامیونهای حمل مواد غذایی و غیره نیازمند برنامه ریزی و بهینه سازی هستند. تعداد زیادی از این مسائل راه حل قطعی نداشته و یا به راحتی قابل حل نیستند و برای حلشان الگوریتمهایی با الهام از طبیعت و بر مبنای هوش ذرات، سیستمهای زیستی، فیزیکی، شیمیایی وحتی جوامع انسانی توسعه داده میشوند که نامگذاری بسیاری از آنها نیز بر اساس منبع الهام گیری اولیه است؛ یک الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری یک روش ابتکاری است که میتواند باتغییرهایی کم برای مسائل مخلتف بهینه سازی به کاررود الگوریتم های فراابتکاری بطور قابل ملاحظه ای توانایی یافتن جوابهای با کیفیت بالا را برای مسائل بهینه سازی سخت افزایش میدهد . در این مقاله به بررسی و مرور کاربرد انواع الگوریتم های فراابتکاری و تحلیل پوششی داده ها در مسائل بهینه سازی موجود در مجموعه مقالات منتشر شده در چند سال گذشته پرداخته شده است. آنچه که در این مقاله آمده است توضیحاتی درباره کاربرد انواع الگوریتم های فراابتکاری در تحلیل پوششی داده ها ،بیان کاربرد و حوزه فعالیتشان و همپوشانی و استفاده تلفیقی از این دو روش قدرتمند برای دستیابی به جواب بهینه است
- چکیده انگلیسی: Today, many activities from businesses to engineering design, routing on the Internet, and even routing of foodstuff trucks require programming and optimization. Many of these problems have no determinate solution and cannot be solved easily. To solve these problems, algorithms have been developed inspired by nature based on particle intelligence, biological, physical, and chemical systems, and even human communities and have been named after their inspiration source. A metaheuristic optimization algorithm is an innovative way that can be applied to various optimization problems by slight modifications. These algorithms can improve the capability of finding high-quality answers for difficult optimization problems significantly. The present paper reviews the application of various metaheuristic algorithms and data envelopment analysis (DEA) to optimization problems in the literature published in recent years. Descriptions are provided about the application of metaheuristic algorithms in DEA along with their applications, the field of activity, overlaps, and the integration of these two robust methods to find the optimal answer.
- انتشار مقاله: 04-01-1399
- نویسندگان: Mohsen Vaez-ghasemi,Zohreh Moghaddas,Hamid Askari,Feloora Valizadeh
- مشاهده
- جایگاه : پژوهشی
- مجله: Iranian Journal of Optimization
- نوع مقاله: Journal Article
- کلمات کلیدی: Data envelopment analysis,Supply Chain Management,Mixed Integer Programming,Binary Variables
- چکیده: مشکل قابل توجه در تجارت رقابتی جهان انتخاب بهترین زنجیره تامین است. به عنوان نتیجه در شرایط بسیار جدی تر از رقابت ها به دنبال بهترین تامین کننده برای ساخت، برای تهیه مواد اولیه بسیار مهم است. در ضمن تامین کنندگان حالات مختلفی برای برآورد شدن دارند، مانند تغییر متغیرهای انتخاب مانند زمان بین تصمیم گیری به تولید کالای بخصوص و آغاز تولید آن ، هزینه های حمل و نقل و مسیر حمل و نقل. در این مقاله مدل ریاضی از تحلیل پوششی داده ها (DEA)، تکنیک و الگوریتم باینری برای انتخاب تامین کنندگان با سناریو های مختلف استفاده کرده که می تواند تامین کنندگان را با اولویت های متغیر و جایگزین برای تامین کنندگان دیگر ارزیابی نماید.
- چکیده انگلیسی: A considerable problem in competitive trade world is choosing the best supply chain. As a result in much more serious circumstances of competitions looking for the best supplier for manufacturing, for preparing raw material, is very significant. Meantime suppliers have different scenarios to be fulfilled, such as changing selection variables like lead-time, transportation cost and transportation path. In this paper a mathematical model using Data Envelopment Analysis (DEA) technique and binary algorithm for selecting suppliers with different scenarios is used which can evaluate suppliers with variable preferences and replacement for other suppliers.
A considerable problem in competitive trade world is choosing the best supply chain. As a result in much more serious circumstances of competitions looking for the best supplier for manufacturing, for preparing raw material, is very significant. Meantime suppliers have different scenarios to be fulfilled, such as changing selection variables like lead-time, transportation cost and transportation path. In this paper a mathematical model using Data Envelopment Analysis (DEA) technique and binary algorithm for selecting suppliers with different scenarios is used which can evaluate suppliers with variable preferences and replacement for other suppliers.- انتشار مقاله: 03-05-1394
- نویسندگان: Mohsen Vaez-Ghasemi,Mohsen Vaez-Ghasemi,Mohsen Vaez-Ghasemi
- مشاهده
- جایگاه : پژوهشی
- مجله: Iranian Journal of Optimization
- نوع مقاله: Journal Article
- کلمات کلیدی: optimization,Data envelopment analysis,Metaheuristic algorithms
- چکیده: امروزه بسیاری از فعالیتها از کسب و کار گرفته تا طراحیهای مهندسی، مسیریابی در اینترنت و حتی مسیریابی کامیونهای حمل مواد غذایی و غیره نیازمند برنامه ریزی و بهینه سازی هستند. تعداد زیادی از این مسائل راه حل قطعی نداشته و یا به راحتی قابل حل نیستند و برای حلشان الگوریتمهایی با الهام از طبیعت و بر مبنای هوش ذرات، سیستمهای زیستی، فیزیکی، شیمیایی وحتی جوامع انسانی توسعه داده میشوند که نامگذاری بسیاری از آنها نیز بر اساس منبع الهام گیری اولیه است؛ یک الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری یک روش ابتکاری است که میتواند باتغییرهایی کم برای مسائل مخلتف بهینه سازی به کاررود الگوریتم های فراابتکاری بطور قابل ملاحظه ای توانایی یافتن جوابهای با کیفیت بالا را برای مسائل بهینه سازی سخت افزایش میدهد . در این مقاله به بررسی و مرور کاربرد انواع الگوریتم های فراابتکاری و تحلیل پوششی داده ها در مسائل بهینه سازی موجود در مجموعه مقالات منتشر شده در چند سال گذشته پرداخته شده است. آنچه که در این مقاله آمده است توضیحاتی درباره کاربرد انواع الگوریتم های فراابتکاری در تحلیل پوششی داده ها ،بیان کاربرد و حوزه فعالیتشان و همپوشانی و استفاده تلفیقی از این دو روش قدرتمند برای دستیابی به جواب بهینه است
- چکیده انگلیسی: Today, many activities from businesses to engineering design, routing on the Internet, and even routing of foodstuff trucks require programming and optimization. Many of these problems have no determinate solution and cannot be solved easily. To solve these problems, algorithms have been developed inspired by nature based on particle intelligence, biological, physical, and chemical systems, and even human communities and have been named after their inspiration source. A metaheuristic optimization algorithm is an innovative way that can be applied to various optimization problems by slight modifications. These algorithms can improve the capability of finding high-quality answers for difficult optimization problems significantly. The present paper reviews the application of various metaheuristic algorithms and data envelopment analysis (DEA) to optimization problems in the literature published in recent years. Descriptions are provided about the application of metaheuristic algorithms in DEA along with their applications, the field of activity, overlaps, and the integration of these two robust methods to find the optimal answer.
- انتشار مقاله: 04-01-1399
- نویسندگان: Mohsen Vaez-ghasemi,Zohreh Moghaddas,Hamid Askari,Feloora Valizadeh
- مشاهده
- جایگاه : پژوهشی
- مجله: Iranian Journal of Optimization
- نوع مقاله: Journal Article
- کلمات کلیدی: Data envelopment analysis,Supply Chain Management,Mixed Integer Programming,Binary Variables
- چکیده: مشکل قابل توجه در تجارت رقابتی جهان انتخاب بهترین زنجیره تامین است. به عنوان نتیجه در شرایط بسیار جدی تر از رقابت ها به دنبال بهترین تامین کننده برای ساخت، برای تهیه مواد اولیه بسیار مهم است. در ضمن تامین کنندگان حالات مختلفی برای برآورد شدن دارند، مانند تغییر متغیرهای انتخاب مانند زمان بین تصمیم گیری به تولید کالای بخصوص و آغاز تولید آن ، هزینه های حمل و نقل و مسیر حمل و نقل. در این مقاله مدل ریاضی از تحلیل پوششی داده ها (DEA)، تکنیک و الگوریتم باینری برای انتخاب تامین کنندگان با سناریو های مختلف استفاده کرده که می تواند تامین کنندگان را با اولویت های متغیر و جایگزین برای تامین کنندگان دیگر ارزیابی نماید.
- چکیده انگلیسی: A considerable problem in competitive trade world is choosing the best supply chain. As a result in much more serious circumstances of competitions looking for the best supplier for manufacturing, for preparing raw material, is very significant. Meantime suppliers have different scenarios to be fulfilled, such as changing selection variables like lead-time, transportation cost and transportation path. In this paper a mathematical model using Data Envelopment Analysis (DEA) technique and binary algorithm for selecting suppliers with different scenarios is used which can evaluate suppliers with variable preferences and replacement for other suppliers.
A considerable problem in competitive trade world is choosing the best supply chain. As a result in much more serious circumstances of competitions looking for the best supplier for manufacturing, for preparing raw material, is very significant. Meantime suppliers have different scenarios to be fulfilled, such as changing selection variables like lead-time, transportation cost and transportation path. In this paper a mathematical model using Data Envelopment Analysis (DEA) technique and binary algorithm for selecting suppliers with different scenarios is used which can evaluate suppliers with variable preferences and replacement for other suppliers.- انتشار مقاله: 03-05-1394
- نویسندگان: Mohsen Vaez-Ghasemi,Mohsen Vaez-Ghasemi,Mohsen Vaez-Ghasemi
- مشاهده
- جایگاه : پژوهشی
- مجله: Advanced Research in Microbial Metabolites & Technology
- نوع مقاله: Journal Article
- کلمات کلیدی: Cellulase,Thermostability,Hot spring,Acidostability
- چکیده:
- چکیده انگلیسی: Cellulases with capability to have enzymatic functions at low pH and high temperature are important and include considerable portion of industrial enzymes. Endo-1,4-β-glucanase is one of the three cellulolytic enzymes in a triplet catalytic system that required for extracellular cellulose hydrolysis. In this study, the sampling was performed from four hot springs in north and northwest of Iran and the screening and identification of acid-stable and thermostable of endo-1,4-β-glucanase producing bacteria were investigated. Endo-1,4-β-glucanase of the isolated strains were determined by qualitative Congo-Red staining as well as quantitative Carboxymethylcellulose/Dinitrosalicylic acid methods as indicators of cellulase activity. Three isolates out of twelve initially selected bacteria, showed noticeable endo-1,4-β-glucanase activity, including Paenibacillus sp. ASh4 , Bacillus sp. AGh1 and Bacillus sp. AG2 with 90%, 77% and 45% residual activity at pH=4 and 60oC after three hours. Molecular identification of the bacteria was carried out using 16S rDNA partial sequencing, in which two isolates belonged to Bacillus sp. and one to Paenibacillus sp.. The results shown that the isolated acido-thermotolerant Bacillus spp. and Paenibacillus sp. had the capability to produce proper acid-stable and thermostable endoglucanase. These isolate also may be even considering as candidates for satisfactory production for other thermostable metabolites with further biotechnological applications.
- انتشار مقاله: 10-10-1396
- نویسندگان: Hasan Diba,Jafar Hemmat,Mohsen Vaez,Mohammad Ali Amoozegar
- مشاهده