Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng sunfua canxi cacbonat composit trong hệ xử lý nitơ hòa tan từ nước thải bằng phương pháp lọc sinh học

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 MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN MỞ ĐẦU Chương 1: CHUỖI CUNG ỨNG - SUPPLY CHAIN .4 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 Trươć hết e m xin chân thành cảm ơn Khoa Toán-Cơ-Tin, trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Đaị hoc Quốc gia Ha Nôi tạo điều kiện tốt cho em thực ̀ đề tài Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới thầy Lê Tron g h, người tận tình Vin hướng dẫn, bảo em suốt thời gian thực đề tài Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến q Thầy, Cơ Khoa tận tình giảng dạy, trang bị cho em kiến thức quí báu năm học vừa qua Cuối cuǹ g em xin trân thaǹ h cam ̉ ơn anh chị bạn bè đồng nghiêp ủng hộ, giúp đỡ động viên em lúc khó khăn suốt thời gian học tập nghiên cứu Mặc dù em cớ gắng hồn thành luận văn phạm vi khả cho phép, chắc chắn khơng tránh khỏi thiếu sót, kính mong cảm thơng tận tình bảo q Thầy Cô 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 nhà sản xuất, tập đoàn công ty xuyên quốc gia Để tồn bối cảnh này, mục tiêu mà 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 u cầu quan trọng đối với công ty cải tiến 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 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 gờm nhiều mục tiêu thường mâu thuẫn giá, cấp độ dịch vụ tận dụng tài nguyên Theo truyền thống, 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 chức khác hợp lại với nhau, tốn tới ưu hóa đa mục tiêu Vì vậy, mục tiêu luận văn trình bày giải pháp tới ưu dựa thuật tốn di truyền (Genetic Algorithms) để tìm tập giải pháp tối ưu đa mục tiêu cho toán thiết kế chuỗi cung ứng Luận văn có bớ cục sau: Chương 1: Trình bày khái niệm liên quan đến chuỗi cung ứng, yêu cầu quản trị chuỗi cung ứng cách tiếp cận trước đặc biệt việc sử dụng giải thuật di truyền Chương 2: Trình bày mơ hình tốn học tốn 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, sản phẩm phương thức quản lý hàng kho, mua bán phân phối Chuỗi cung ứng liên kết nhà cung cấp khách hàng, bắt đầu từ việc sản xuất nguyên liệu thô nhà cung cấp kết thúc với việc tiêu dùng hàng hóa khách hàng Trong chuỗi cung ứng, dòng hàng hóa nhà cung ứng khách hàng trải qua vài giai đoạn giai đoạn bao gờm nhiều yếu tớ vật chất [1] Việc sắp xếp lực thành viên chuỗi cung ứng phía hay phía nhằm mục đích tạo giá trị lớn cho người sử dụng, với chi phí thấp cho tồn 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 cấp độ dịch vụ cao cho khách hàng lúc họ bị buộc phải cắt giảm chi phí trì lợi nhuận Theo truyền thống, 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 chức khác hợp lại với Bài toán thiết kế mạng cung ứng đời nhằm giải vấn đề liên kết khâu sản xuất tổ chức, đưa mạng lưới hoạt động tối ưu liên kết chức hoạt động doanh nghiệp với nhau, để từ tăng lợi nhuận giảm chi phí sản xuất Việc thiết kế quản trị nhân tố chuỗi cung ứng có mới quan hệ chặt chẽ với thành cơng 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 tới 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 sở kho bãi, trung tâm phân phối, sản xuất, sản phẩm, phương thức vận tải, hệ thống thông tin hỗ trợ Thêm vào đó, phải thiết lập 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 dạng sản phẩm đơn giản, độc lập với thiết kế phức tạp từ mô hình chuỗi cung ứng xác định tuyến tính đến 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 bới cảnh làm nảy sinh tốn Tồn cầu hóa xu hướng tất yếu kéo theo cạnh tranh gay gắt nhà sản xuất, tập đồn cơng ty xuyên quốc gia Để tồn bối cảnh này, mục tiêu mà 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 u cầu quan trọng đối với công ty cải tiến yếu tớ 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 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 ràng buộc như:  Rút ngắn vịng đời sản phẩm  Tớc 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 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 tớt với đới thủ Chính khó khăn buộc nhà nghiên cứu đặt toán thiết kế chuỗi cung ứng giải tớt vấn đề Một chuỗi cung ứng đặc trưng mô tả hình 1, thường có cấu trúc gờm ba thành phần là: phía mua, nội phía bán  Phía mua: tập hợp nhà cung cấp (suppliers)  Nội bộ: tập hợp nhà kho (Plants) trung tâm phân phới (Distritbution Centers (DCs))  Phía bán: Tập hợp khách hàng (Customers) Hình 1: Cấu trúc chuỗi cung cấp Qua minh họa hình thấy rằng, thành phần chuỗi cung ứng bao gồm tất giai đoạn liên quan, kể trực tiếp hay gián tiếp, việc đáp ứng yêu cầu khách hàng, bao gồm nhà sản xuất, nhà cung ứng, hãng vận tải, kho bãi, người bán lẻ khách hàng, ng̀n tạo doanh thu chuỗi cung ứng khách hàng ng̀n tạo chi phí l̀ng thơng tin, sản phẩm tiền giai đoạn chuỗi cung ứng Thơng 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, q trình vận tải chi phí vận chuyển cho giai đoạn chuỗi cung ứng Để xác định 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 trọng số xác định cách ngẫu nhiên cho bước q trình tiến hóa [14] Cách tiếp cận tìm khơng gian giải pháp tồn diện để tránh tối ưu địa phương đem đến thay đổi đờng để tìm giải pháp Pareto khả thi Trong cách tiếp cận thứ hai, trọng số xác định dựa điểm lí tưởng tạo nên q trình tiến hóa Và thơng thường, mục tiêu, chúng tính theo cơng thức fi '  fi  fi, i=1,2…m fi, max fi, (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 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 trình tiến hóa, trọng sớ mục tiêu cho cá thể hệ xác định sử dụng công thức (22) ' w' w'  w' w1 1 ' w, w'2 2 w w Trong 2 w’1 = f’1(x) - f’1, min(x) ’ ’ ’ w = 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 3.2.3 Các tốn tử di truyền a) Lai ghép Toán tử lai ghép thực để tìm khơng gian giải pháp cách hốn đổi chuỗi cặp bớ mẹ lựa chọn Trong toán tử này, phân đoạn lựa chọn cách ngẫu nhiên với xác suất phân đoạn tương ứng bớ mẹ Như thấy hình 7, tốn tử nối tận dụng từ mặt nạ nhị phân, chiều dài sớ giai đoạn chuỗi cung ứng Trong “0” có nghĩa cặp bớ mẹ chuyển ng̀n gen cho cái, “1” có nghĩa lấy nguồn gen từ cặp bố mẹ thứ hai cho phân đoạn tương ứng Tốn tử nới có xu hướng bảo tồn phân đoạn gen tốt hai cặp bớ mẹ Hình 7: Minh họa tốn tử nới Hình 8: Minh họa tốn 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 gờm hai cấu trúc mã hóa khác nhau, đột biến 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 Tốn 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 tới ưu hóa Pareto tạo giải pháp không trội quần thể ban đầu Tập hợp cập nhật cách cá thể đạt tới 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 cấu thành nên vùng tiến hóa hệ cạnh tranh với vùng tồn Sau lựa chọn ngẫu nhiên hai cá thể tập hợp tới ưu Pareto, phần cịn lại quần thể lấp đầy ( - 2) cá thể khác biệt tốt lựa chọn từ vùng tiến hóa Nếu khơng có sẵn cá thể khác nhau, vùng trống quần thể lấp đầy với cá thể phát sinh ngẫu nhiên Thêm đó, tận dụng chiến lược phân hóa để gia tăng khả tìm kiếm giải pháp tới ưu Pareto tốt GA đề xuất Chiến lược dựa khởi động lại việc tìm kiếm di truyền Nếu tập giải pháp tới 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 giải pháp không chiếm ưu chọn lựa ngẫu nhiên từ tập giải pháp tới ưu Pareto giải pháp di truyền ngẫu nhiên lập từ phần lại quần thể Nếu khơng có đủ giải pháp khơng ưu tập tới ưu hóa Pareto để lấp đầy 10% quần thể tất giải pháp không ưu sử dụng quần thể KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT Trong luận văn này, chúng tơi trình bày o Tổng quan chuỗi cung ứng bao gồm khái niệm liên quan, quản trị chuỗi cung ứng cách tiếp cận để giải toán o Phát biểu tốn dạng chương trình ngun 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 tớt đới với tốn tới ưu hóa đa mục tiêu việc thiết kế chuỗi cung ứng Tuy nhiên, trình lai ghép đột biến giải thuật gây tớn thời gian thực chương trình Vì vậy, tương lai, cách tiếp cận dựa kỹ thuật tới ưu hóa theo nhóm bầy (PSOParticle Swarm Optimization) nên sử dụng o Các kỹ thuật khác Tabu Search nên sử dụng để dành giải pháp tối ưu đa mục tiêu Pareto 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 [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 trình vận tải chứa tệp matran.txt, dịng đầu ghi sớ lượng ng̀n (s) sớ 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 nguồn ghi tệp nguon.txt yêu cầu đích ghi tệp dich.txt; độ ưu tiên cá thể lưu tệp priority.txt; Khi đó, chương trình C sau cho phép xây dựng trình vận tải (nút ng̀n phục vụ đích với sớ lượng bao nhiêu): # 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