Publication detail
GA-Based Dynamic Lot Sizing under Stochastic Demands
DVOŘÁK, J. GRULICH, M. HERŮDEK, V.
Czech title
Optimalizace dynamických výrobních dávek při stochastické poptávce založená na genetickém algoritmu
English title
GA-Based Dynamic Lot Sizing under Stochastic Demands
Type
conference paper
Language
en
Original abstract
This paper deals with a dynamic multi-level multi-item lot sizing problem in a general production-assembly structure represented by a directed acyclic network, where each node may have several predecessors and successors. We assume a finite planning horizon consisting of discrete time periods, dynamic lot sizes, multiple constrained resources, time-varying cost parameters and stochastic demands. The objective is to minimize the sum of total production and setup costs and mean values of holding costs and backorder penalty costs. The paper starts from the deterministic model, and investigates a modification of this model for the case of stochastic demands. A solution method based on genetic algorithm is described and results of computational experiments are presented.
Czech abstract
Článek se zabývá víceúrovňovým a vícevýrobkovým problémem dynamických výrobních dávek v obecné výrobně montážní struktuře reprezentované orientovaným acyklickým grafem, kde každý uzel může mít několik předchůdců a následníků. Předpokládáme konečný plánovací horizont složený z diskrétních časových period, dynamické výrobní dávky, několik kapacitně omezených zdrojů, časově proměnné nákladové parametry a stochastickou poptávku. Cílem je minimalizace součtu celkových výrobních a seřizovacích nákladů a středních hodnot skladovacích nákladů a penalizací za nesplnění poptávky. Článek vychází z deterministického modelu tohoto problému a zkoumá modifikace tohoto modelu pro případ stochastické poptávky. Je zde popsána metoda řešení založená na genetickém algoritmu a jsou prezentovány výsledky výpočetních experimentů.
English abstract
This paper deals with a dynamic multi-level multi-item lot sizing problem in a general production-assembly structure represented by a directed acyclic network, where each node may have several predecessors and successors. We assume a finite planning horizon consisting of discrete time periods, dynamic lot sizes, multiple constrained resources, time-varying cost parameters and stochastic demands. The objective is to minimize the sum of total production and setup costs and mean values of holding costs and backorder penalty costs. The paper starts from the deterministic model, and investigates a modification of this model for the case of stochastic demands. A solution method based on genetic algorithm is described and results of computational experiments are presented.
Keywords in Czech
dynamické výrobní dávky, obecná výrobní struktura, stochastická poptávka, genetický algoritmus
Keywords in English
dynamic lot sizes, general product structure, stochastic demands, genetic algorithm
RIV year
2010
Released
01.06.2010
Publisher
Brno University of Technology
Location
Brno
ISBN
978-80-214-4120-0
Book
MENDEL 2010. 16th International Conference on Soft Computing
Edition number
1
Pages from–to
453–458
Pages count
6
BIBTEX
@inproceedings{BUT35283,
author="Jiří {Dvořák} and Martin {Grulich} and Vladimír {Herůdek},
title="GA-Based Dynamic Lot Sizing under Stochastic Demands",
booktitle="MENDEL 2010. 16th International Conference on Soft Computing",
year="2010",
month="June",
pages="453--458",
publisher="Brno University of Technology",
address="Brno",
isbn="978-80-214-4120-0"
}