Nghiên cứu ứng dụng Sunfua Canxi cacbonat composit trong hệ xử lý nitơ hòa tan từ nước thải bằng phương pháp lọc sinh học

Nghiên cứu ứng dụng Sunfua Canxi cacbonat composit trong hệ xử lý nitơ hòa tan từ nước thải bằng phương pháp lọc sinh học Nghiên cứu ứng dụng Sunfua Canxi cacbonat composit trong hệ xử lý nitơ hòa tan từ nước thải bằng phương pháp lọc sinh học luận văn tốt nghiệp thạc sĩ

Đại học quốc gia hà nội TRNG I HC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - LẠI THỊ NHUNG THIẾT KẾ MẠNG CHUỖI CUNG ỨNG BẰNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI - 2012 HÀ NỘI - 2012 MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN MỞ ĐẦU Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG - SUPPLY CHAIN 1.1 Giới thiệu 1.2 Quản trị chuỗi cung ứng 1.3 Các cách tiếp cận trước 10 1.4 Tiếp cận dựa giải thuật di truyền 14 Chương 2: THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG 16 2.1 Các giả thiết 16 2.2 Các ký hiệu cơng thức tốn 16 Mục tiêu 19 Chương 3: THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG BẰNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 23 3.1 Thuật giải di truyền 23 3.1.1 Ý tưởng thuật toán di truyền 23 3.1.2 Các vấn đề thuật toán di truyền 24 3.2 Thuật giải di truyền giải toán thiết kế chuỗi cung ứng 31 3.2.1 Sự biểu diễn cá thể 31 3.2.2 Hàm đo độ thích nghi 36 3.2.3 Các toán tử di truyền 39 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO 43 PHỤ LỤC 44 LỜI CÁM ƠN Trước hế t e m xin chân thành cảm ơn Khoa Toán-Cơ-Tin, trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Đa ̣i ho ̣c Quố c gia Hà Nô ̣i tạo điều kiện tốt cho em thực đề tài Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắ c tới thầy Lê Tro ̣ng Viñ h, người tận tình hướng dẫn, bảo em suốt thời gian thực đề tài Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý Thầy, Cô Khoa tận tình giảng dạy, trang bị cho em kiến thức q báu năm học vừa qua Ć i cùng em xin trân thành cảm ơn các anh chị bạn bè đồ ng nghiê ̣p ủng hộ, giúp đỡ động viên em lúc khó khăn suốt thời gian học tập nghiên cứu Mặc dù em cố gắng hoàn thành luận văn phạm vi khả cho phép, chắn khơng tránh khỏi thiếu sót, kính mong cảm thơng tận tình bảo quý Thầy Cô các bạn Hà nội, ngày 26 tháng năm 2012 Học viên thực hiện Lại Thị Nhung MỞ ĐẦU Tồn cầu hóa xu hướng tất yếu kéo theo cạnh tranh gay gắt các nhà sản xuất, tập đồn các cơng ty xun quốc gia Để tồn bối cảnh này, mục tiêu mà các công ty hướng tới tăng suất, giảm chi phí tạo nên lợi riêng có Bên cạnh việc khai thác tối đa lợi khách quan từ mơi trường bên ngồi yêu cầu quan trọng công ty cải tiến các yếu tố nội sinh liên quan tới quy trình sản xuất thân doanh nghiệp Vấn đề quản trị chuỗi cung ứng yếu tố nội sinh làm nên sức mạnh cạnh tranh cho các doanh nghiệp Đây vấn đề không từ kinh tế giới bắt đầu có cạnh tranh việc quản trị tốt chuỗi cung ứng đặt yêu cầu cấp thiết Trong quản trị chuỗi cung ứng (supply chain management), việc thiết kế mạng chuỗi cung ứng (supply chain networks) gọi thiết kế chuỗi cung ứng quan trọng toán quản trị hoạt động chiến lược Thiết kế chuỗi cung ứng cung cấp tảng tối ưu đem lại hiệu thực tế cho việc quản trị chuỗi cung ứng, thường bao gồm nhiều mục tiêu thường mâu thuẫn giá, cấp độ dịch vụ tận dụng tài nguyên Theo truyền thống, các giai đoạn (chức năng) tiếp thị, phân phối, lập kế hoạch sản xuất tổ chức mua bán theo chuỗi cung tổ chức cách độc lập Tuy nhiên, cách thức tổ chức khác có mục tiêu riêng chúng thường mâu thuẫn Do cần phải có kỹ thuật qua các chức khác hợp lại với nhau, toán tối ưu hóa đa mục tiêu Vì vậy, mục tiêu luận văn trình bày giải pháp tối ưu dựa thuật toán di truyền (Genetic Algorithms) để tìm tập các giải pháp tối ưu đa mục tiêu cho toán thiết kế chuỗi cung ứng Luận văn có bố cục sau: Chương 1: Trình bày các khái niệm liên quan đến chuỗi cung ứng, các yêu cầu quản trị chuỗi cung ứng các cách tiếp cận trước đặc biệt việc sử dụng giải thuật di truyền Chương 2: Trình bày mơ hình toán học toán Chương 3: Trình bày giải thuật di truyền chi tiết việc áp dụng giải thuật di truyền để giải toán Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG - SUPPLY CHAIN 1.1 Giới thiệu Mạng chuỗi cung ứng tập hợp yếu tố vật chất, khách hàng, các sản phẩm phương thức quản lý hàng kho, mua bán phân phối Chuỗi cung ứng liên kết các nhà cung cấp các khách hàng, việc sản xuất các nguyên liệu thô nhà cung cấp kết thúc với việc tiêu dùng hàng hóa khách hàng Trong chuỗi cung ứng, dịng hàng hóa nhà cung ứng khách hàng trải qua vài giai đoạn giai đoạn bao gồm nhiều yếu tố vật chất [1] Việc xếp lực các thành viên chuỗi cung ứng phía hay phía nhằm mục đích tạo giá trị lớn cho người sử dụng, với chi phí thấp cho toàn chuỗi cung ứng Trong năm gần đây, toán thiết kế mạng chuỗi cung ứng SCN (Supply chain networks) hay chuỗi cung ứng ngày quan trọng tính cạnh tranh gia tăng tồn cầu hóa thị trường [2] Các hãng bị buộc phải trì các cấp độ dịch vụ cao cho khách hàng lúc họ bị buộc phải cắt giảm chi phí trì lợi nhuận Theo truyền thống, các giai đoạn (chức năng) tiếp thị, phân phối, lập kế hoạch sản xuất tổ chức mua bán theo chuỗi cung tổ chức cách độc lập Những cách thức tổ chức có mục tiêu riêng chúng thường mâu thuẫn Tuy nhiên, cần phải có kỹ thuật qua các chức khác hợp lại với Bài toán thiết kế mạng cung ứng đời nhằm giải vấn đề liên kết các khâu sản xuất tổ chức, đưa mạng lưới hoạt động tối ưu liên kết các chức hoạt động doanh nghiệp với nhau, để từ tăng lợi nhuận giảm chi phí sản xuất Việc thiết kế quản trị các nhân tố chuỗi cung ứng có mối quan hệ chặt chẽ với thành công chuỗi cung ứng Vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng vấn đề định mang tính chiến lược tồn diện nhất, vấn đề cần phải tối ưu hóa cho việc tổ chức hiệu dài hạn toàn chuỗi cung ứng Thiết kế chuỗi cung ứng cần quan tâm đến nhiều yếu tố như: lựa chọn đối tác, địa điểm, lực các sở kho bãi, trung tâm phân phối, sản xuất, sản phẩm, phương thức vận tải, hệ thống thơng tin hỗ trợ Thêm vào đó, phải thiết lập các kênh phân phối số lượng nguyên liệu hàng hóa tiêu dùng, sản xuất vận chuyển từ nhà cung ứng đến khách hàng Vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng bao quát khoảng rộng các dạng sản phẩm đơn giản, độc lập với thiết kế phức tạp từ mơ hình chuỗi cung ứng xác định tuyến tính đến các mơ hình chuỗi cung ứng ngẫu nhiên phi tuyến phức tạp phức tạp Có nghiên cứu khác giải vấn đề thiết kế mạng chuỗi cung ứng nghiên cứu điều tra [3] 1.2 Quản trị chuỗi cung ứng Để trình bày toán quản trị chuỗi cung ứng, ta cần xem xét đến bối cảnh làm nảy sinh toán Tồn cầu hóa xu hướng tất yếu kéo theo cạnh tranh gay gắt các nhà sản xuất, tập đoàn các công ty xuyên quốc gia Để tồn bối cảnh này, mục tiêu mà các công ty hướng tới tăng suất, giảm chi phí tạo nên lợi riêng có Bên cạnh việc khai thác tối đa lợi khách quan từ mơi trường bên ngồi yêu cầu quan trọng công ty cải tiến các yếu tố nội sinh liên quan tới quy trình sản xuất thân doanh nghiệp Vấn đề quản trị chuỗi cung ứng yếu tố nội sinh làm nên sức mạnh cạnh tranh cho các doanh nghiệp Đây vấn đề không từ kinh tế giới bắt đầu có cạnh tranh việc quản trị tốt chuỗi cung ứng đặt yêu cầu cấp thiết Chuỗi cung ứng cần phải đáp ứng loạt các ràng buộc như:  Rút ngắn vòng đời sản phẩm  Tốc độ thay đổi công nghệ  Yêu cầu ngày cao khách hàng người tiêu dùng  Ranh giới thị trường thay đổi xuất nhiều kênh phân phối  Tiến CNTT, thương mại điện tử  Môi trường các vấn để rủi ro … Những ràng buộc đặt cho nhà quản trị chuỗi cung ứng khó khăn việc giải tốt vấn đề cung ứng để vừa tăng hiệu sản xuất cho thân doanh nghiệp vừa cạnh tranh tốt với đối thủ Chính khó khăn buộc các nhà nghiên cứu đặt toán thiết kế chuỗi cung ứng giải tốt vấn đề Một chuỗi cung ứng đặc trưng mơ tả hình 1, thường có cấu trúc gồm ba thành phần là: phía mua, nội phía bán  Phía mua: tập hợp các nhà cung cấp (suppliers)  Nội bộ: tập hợp các nhà kho (Plants) các trung tâm phân phối (Distritbution Centers (DCs))  Phía bán: Tập hợp các khách hàng (Customers) Hình 1: Cấu trúc chuỗi cung cấp Qua minh họa hình thấy rằng, thành phần chuỗi cung ứng bao gồm tất các giai đoạn liên quan, kể trực tiếp hay gián tiếp , việc đáp ứng yêu cầu khách hàng, bao gồm các nhà sản xuất, nhà cung ứng, hãng vận tải, kho bãi, người bán lẻ khách hàng, nguồn tạo doanh thu chuỗi cung ứng khách hàng nguồn tạo chi phí các luồng thơng tin, sản phẩm tiền các giai đoạn chuỗi cung ứng Thông thường, chuỗi cung ứng có giai đoạn mua nguyên vật liệu giai đoạn kết thúc giao hàng, phân làm ba trình:  Mua: o Mua nguyên vật liệu o Quản lý tồn kho nguyên vật liệu o Lưu kho nguyên vật liệu Hình 5: Minh họa NST, quá trình vận tải chi phí vận chuyển cho giai đoạn chuỗi cung ứng Để xác định các giá trị trọng số (weight), điều chỉnh hai cách tiếp cận nêu lên [14], [15] Cách tiếp cận thứ dựa cách tiếp cận trọng số ngẫu nhiên mà các trọng số xác định cách ngẫu nhiên cho bước quá trình tiến hóa [14] Cách tiếp cận tìm khơng gian giải pháp tồn diện để tránh tối ưu địa phương đem đến thay đổi đồng để tìm giải pháp Pareto khả thi Trong cách tiếp cận thứ hai, các trọng số xác định dựa điểm lí tưởng tạo nên quá trình tiến hóa Và thơng thường, mục tiêu, chúng tính theo cơng thức 37 fi '  fi  fi , fi , max  fi , i=1,2…m (20) Trong fi, fi, max giá trị nhỏ lớn mục tiêu thứ i hệ Cách tiếp cận 1: Các trọng số cách tiếp cận được với đẳng thức (21) hệ Sau các trọng số xác định, giá trị thích hợp cá thể quần thể tính theo cơng thức (19) randomi ~ U (0, 1) wi = randomi / (random1 + ….+ randomm) (21) i = 1, 2…m Cách tiếp cận 2: Vì ý tưởng cách tiếp cận để đạt tới giải pháp tối ưu Pareto sử dụng điểm lý tưởng tạo quá trình tiến hóa, trọng số mục tiêu cho cá thể hệ xác định sử dụng công thức (22) w1' w2' w1  ' , w2  ' w1  w2' w1  w2' Trong w’1 = f’1(x) - f’1, min(x) w’2 = f’2(x) - f’2, min(x) f’1, min(x), f’2, min(x) giá trị nhỏ f’1(x) f’2(x) quần thể tại, tức chúng điểm lý tưởng không gian mục tiêu mà giá trị bình thường hóa 38 3.2.3 Các toán tử di truyền a) Lai ghép Toán tử lai ghép thực để tìm khơng gian giải pháp cách hoán đổi chuỗi các cặp bố mẹ lựa chọn Trong toán tử này, phân đoạn cái lựa chọn cách ngẫu nhiên với xác suất các phân đoạn tương ứng bố mẹ Như thấy hình 7, toán tử nối tận dụng từ mặt nạ nhị phân, chiều dài số giai đoạn chuỗi cung ứng Trong “0” có nghĩa cặp bố mẹ chuyển nguồn gen cho cái, “1” có nghĩa cái lấy nguồn gen từ cặp bố mẹ thứ hai cho phân đoạn tương ứng Toán tử nối có xu hướng bảo tồn các phân đoạn gen tốt hai cặp bố mẹ Hình 7: Minh họa toán tử nối 39 Hình 8: Minh họa toán tử đột biến b) Đột biến Toán tử đột biết đột biến sử dụng để ngăn chặn chuỗi hội tụ sớm khám phá không gian giải pháp nhiên, không giống crossover, đột biến thường dùng cách sửa đổi gen phạm vi cá thể Trong toán tử này, trước tiên, định phân đoạn làm đột biến đưa với xác suất 0.5 sau chọn phân đoạn đột biến Vì cá thể bao gồm hai cấu trúc mã hóa khác nhau, đột biến các cấu trúc khác Toán tử hoán đổi (swap) sử dụng cho hai phân đoạn nơi mà mã hóa dựa độ ưu tiên sử dụng Toán tử chọn lựa hai gen từ phân đoạn tương ứng trao đổi vị trí chúng Toán tử đột biến quy ước sử dụng cho phân đoạn cuối cá thể Trong toán tử này, giá trị gen lựa chọn ngẫu nhiên thay giá trị nằm khoảng số lượng trung tâm phân phối ngoại trừ giá trị c) Sự lựa chọn Trong GA đề xuất, quần thể ban đầu sinh ngẫu nhiên tập hợp tối ưu hóa Pareto tạo các giải pháp không trội quần thể ban đầu Tập hợp cập nhật cách các cá thể đạt tới các toán tử di truyền hệ Là kỹ thuật có chọn lọc, điều chỉnh chiến lược chọn lựa (+) Trong chiến lược này,   thể số bố mẹ cái cấu thành nên vùng tiến hóa hệ cạnh tranh với vùng tồn Sau lựa chọn ngẫu nhiên hai cá thể tập hợp tối ưu Pareto, phần lại quần thể lấp đầy ( - 2) các cá thể khác biệt tốt lựa chọn từ vùng tiến hóa Nếu khơng có sẵn các cá thể khác nhau, vùng trống quần thể lấp đầy với các cá thể phát sinh ngẫu nhiên Thêm đó, tận dụng chiến lược phân hóa để gia tăng khả tìm kiếm các giải pháp tối ưu Pareto tốt GA 40 đề xuất Chiến lược dựa khởi động lại việc tìm kiếm di truyền Nếu tập giải pháp tối ưu Pareto không cập nhật di chuyển cuối (số lượng sinh ra/5 , nghiên cứu chúng ta) quần thể thiết lập lại Trong 10% quần thể lấp đầy các giải pháp không chiếm ưu chọn lựa ngẫu nhiên từ tập giải pháp tối ưu Pareto các giải pháp di truyền ngẫu nhiên lập từ phần cịn lại quần thể Nếu khơng có đủ các giải pháp khơng ưu tập tối ưu hóa Pareto để lấp đầy 10% quần thể tất các giải pháp khơng ưu sử dụng quần thể 41 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT Trong luận văn này, trình bày o Tổng quan chuỗi cung ứng bao gồm các khái niệm liên quan, quản trị chuỗi cung ứng các cách tiếp cận để giải toán o Phát biểu toán dạng chương trình nguyên phi tuyến hỗn tạp chi tiết việc áp dụng giải thuật di truyền để giải toán Hướng phát triển tương lai o Thuật giải di truyền đạt hiệu tốt toán tối ưu hóa đa mục tiêu việc thiết kế chuỗi cung ứng Tuy nhiên, quá trình lai ghép đột biến giải thuật gây tốn thời gian thực chương trình Vì vậy, tương lai, cách tiếp cận dựa kỹ thuật tối ưu hóa theo nhóm bầy (PSOParticle Swarm Optimization) nên sử dụng o Các kỹ thuật khác Tabu Search nên sử dụng để dành các giải pháp tối ưu đa mục tiêu Pareto 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Altiparmak F, Gen & Lin (2005) “A genetic algorithm for supply chain network design,” In Proceeding of the 35th International Conference on Computers and Industrial Engineering [2] Thomas, D J., & Griffin, P M (1996), "Coordinated supply chain management,” European Journal of Operational Research, No.94, pp.1–115 [3] Vidal, C J., & Goetschalckx, M (1997), “Strategic production-distribution models: a critical review with emphasis on global supply chain model,” European Journal of Operational Research, No.98, pp.1–18 [4] Beamon, B M (1998), “Supply chain design and analysis: models and method,” International Journal of Production Economics, No.55, pp.281–294 [5] Jayaraman, V., & Pirkul, H (2001), “Planning and coordination of production and distribution facilities for multiple commodities,” European Journal of Operational Research, No.133, pp.394–408 [6] Chan, F T S., Chung, S H., & Wadhwa, S (2004), “A hybrid genetic algorithm for production and distribution,” Omega, No.33, pp.345–355 [7] Chen, C., & Lee, W (2004), “Multi-objective optimization of multiechelon supply chain networks with uncertain product demands and prices,” Computers and Chemical Engineering, No.28, pp.1131–1144 [8] Erol, I., & Ferrell, W G Jr., (2004), “A methodology to support decision making across the supply chain of an industrial distributor,” International Journal of Production Economics, No 89, pp.119–129 [9] Chankong, V., & Haimes, Y Y (1983), “Multiobjective decision making theory and methodology” NewYork: Elsevier 43 [10] Ceollo, C A C., Van Veldhuizen, D A., & Lamont, G B (2002), “Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems,” New York: Kluwer [11] Deb, K (2001), “Multi-objective optimization using evolutionary algorithms,” Chichester: Wiley [12] Gen, M., & Cheng, R (2000), “Genetic algorithms and engineering optimization,” New York: Wiley [13] Michalewicz, Z., Vignaux, G A., & Hobbs, M (1991), “A nonstandard genetic algorithm for the nonlinear transportation problem,” ORSA Journal on Computing, No.3, pp.307–316 [14] Murata, T., Ishibuchi, H., & Tanaka, H (1996), “Multi-objective genetic algorithm and its applications to flowshop scheduling,” Computers and Industrial Engineering, Vol 4, No.30, pp.957–968 [15] Zhou, G., & Gen, M (1999), “Genetic algorithm approach on multicriteria minimum spanning tree problem,” European Journal of Operational Research, No.114, pp.141–152 PHỤ LỤC Giả sử ma trận giá quá trình vận tải chứa tệp matran.txt, dòng đầu ghi số lượng nguồn (s) số lượng đích (d) Các dịng ghi giá việc phân phối đơn vị liệu từ nguồn i (thuộc s) tới nguồn j (thuộc d) tương ứng Khả phân phối các nguồn ghi tệp nguon.txt yêu cầu các đích ghi tệp dich.txt; độ ưu tiên cá thể lưu tệp priority.txt; Khi đó, chương trình C sau cho phép xây dựng quá trình vận tải (nút nguồn phục vụ đích với số lượng bao nhiêu): 44 # include "stdio.h" # include "conio.h" # include "stdlib.h" # include "string.h" # define SOURCE 10 // Số lượng tối đa nguồn # define DEPOT 20 // Số lượng tối đa đích int cost[SOURCE][DEPOT]; // Ma trận giá int gen[SOURCE + DEPOT]; // cá thể int trans[SOURCE][DEPOT]; // Ma trận ghi kết int nguon[SOURCE], dich[DEPOT]; // khả nguồn yêu //cầu đích int s, d; // số lượng nguồn đích thực tế ; int doctep(){ FILE *f; int i,j; int x; // đọc ma trận giá f = fopen("matran.txt","r+t"); fscanf(f,"%d%d",&s,&d); for (i=0;i