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  • Publié le : 11 avril 2011
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Conception du modèle apprenant floue génétiques basés sur des systèmes multi-agents dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Les Exigences de la chaîne d'approvisionnement et les défis des dernières années ont rendu les gestionnaires d'explorer de nouvelles méthodes dans le traitement des problèmes de gestion de la chaîne logistique (SCM). Méthodes avec une grande flexibilité peuvent adapter les plans aux conditions réelles aident à prendre une décision au bon moment. 
Dans la SMC, les problèmes de répartition et d'attribution sont d'une importance énorme et en raison de leurs applications dans les parties inter-fonctionnelle et définitif des problèmes SMC, ils sont dans une position particulière parmi les problèmes SMC. 
Dans cet article, en proposant une architecturebasée sur le système multi-agents (SMA), un modèle est développé pour s'attaquer aux problèmes tels que la nature des distributions chaîne d'approvisionnement, des systèmes dynamiques de distributions (DS), des paramètres incertains de DS, la gestion des divers objectifs de DS, besoin de flexibilité pour DS et 
d'autres facteurs considérés comme des défis et des exigences concevoir dans un modèlesouple qui peut être tout dans la SMC. MAS a été utilisé dans cet article en raison de leurs attributs et caractéristiques spéciales. En MAS, chaque agent suite à un devoir d'une manière autonome et est capable de s'adapter aux changements de l'environnement, après son
contribution à tout le système pour rester en vie.
introduction
Compte tenu de l'offre le transfert du pouvoir de marché pour lesclients, 
fournisseurs de réseaux font l'objet d'une pression de plus en plus 
fournir des produits de haute qualité, plus de variation et de prix plus avantageux 
dans un temps plus court. Répondre aux demandes des clients dans d'aujourd'hui interactive monde ne concerne pas seulement les producteurs mais aussi la fourniture ensemble chaîne et de ses ressources. Par conséquent, toutes leschaînes d'approvisionnement ont à utiliser 
technologies de l'information la plus appropriée à appliquer appropriés 
méthodes SMC par le partage des installations et des sources, qui agissent 
comme un orchestre d'une manière harmonieuse. Dans ces cas, pour lui demander agilité dans SMC est un défi essentiel pour le service-centré et 
organisations de fabrication, de survivre dans le marché etd'exploiter 
plus rentable (Lin, Chiu, & Chu, 2006). 
Gagner exige agilité rapide, de haute qualité et une réponse low cost 
aux demandes et aux intérêts du marché, en réduisant le cycle de vie du produit, 
une plus grande variété de produits, une interaction étroite avec des sources externes d'une organisation comme les clients, fournisseurs et concurrents. 
Extension de la coopération avecdes sources externes en maintenant 
l'indépendance dans la prise de décision pour chacun d'eux et aussi 
les différents décideurs ayant des compétences différentes et des objectifs au sein de l'organisation, il est très difficile d'utiliser la décision hiérarchique 
structure de prise ou complètement horizontale. 
D'autre part, grâce aux moyens de production et de communication 
développementstechnologiques, de nouvelles options ont commencé à émerger 
depuis 1990 comme outils pour la conception de structures de production et contrôlable dans les structures capables de SMC organisation et la planification organisationnelle sources (clients, concurrents, personnel, machines et humains 
forces) pour atteindre les objectifs SMC, d'apprentissage de haute qualité et descompétences capacité d'adaptation appropriées aux changements de l'environnement entourant l'organisation. En outre, ces structures devraient être définies d'une manière qui LC s'adapte à l'environnement rapide 
changements avec le moins de resistibility et les considère comme des occasions 
plutôt que des menaces. 
Dans cette étude, basée sur la formation des interactions entre 
agents de distribution...
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