چکیده : اين مقاله يك رويكرد كنترل پيشبين مدل براي سيستمهاي برنامهريزي توليد ـ موجودي ارايه ميكند. كنترل پيشبين مدل (MPC) قبلاً در مسايل زنجيرهي تأمين بهكار گرفته شده و نتايج رضايتبخشي داشته است. اما سيستمهاي پيشنهادي تا حال اطلاعاتي راجع به تقاضاي آتي ندارند. ادغام يك متدولوژي پيشبيني در چارچوب MPC ميتواند عملكرد سيستمهاي كنترلي را بهبود دهد. در اين مقاله براي پيشبيني عدم قطعيت در رفتار تقاضاي متلاطم، از روشهاي كلاسيك و هوشمند پيشبيني استفاده ميشود. با توجه به رفتار غيرخطي و نوساني و حتي آشوبي تقاضاي متلاطم، شبكههاي عصبي در مقايسه با روشهاي معمول كلاسيك همچون روش هموارسازي نمايي بهتر ميتوانند اين رفتار را مدلسازي و پيشبيني نمايند. داده-هاي واقعي براي بررسي و مقايسهي كارايي طرح پيشنهادي با توجه به خطاي معيار عملكردي بهكار گرفته ميشود.
This paper presents a model predictive control (MPC) approach for production and inventory control systems. Model predictive control previously has been successfully applied to supply chain problems; however most systems that have been proposed so far possess no information on future demand. The incorporation of a forecasting methodology in an MPC framework can promote the efficiency of control actions by providing more insights in the future demands. In this paper, we investigate the applicability of advanced and traditional methods to forecasting lumpy demand at supply chains. Neural networks can be better model for forecast the nonlinear and chaotic behavior of lumpy demands in comparison with traditional and usual methods such as exponential smoothing. This paper efficiently employs neural networks as the main core in the proposed control design. To highlight efficiency of the proposed method, real datasets are used for investigation and comparison studies
پسورد: dlbook.net
دانلود مستقیم
نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخشهای موردنیاز علامتگذاری شدهاند *
Current ye@r *
Leave this field empty
Copyright © 2010 Dlbook Team