We consider a reverse logistics network design problem for recycling. The problem consists of three stages of transportation. In the first stage products are transported from retrieval centers to disassembly centers. In the second stage disassembled modules are transported from disassembly centers to processing centers. Finally, in the third stage modules are transported from either processing centers or a supplier to a manufacturer, a recycling site, or a disposal site. The objective is to design a network which minimizes the total transportation cost. We design a cooperative coevolutionary algorithm to solve the problem. First, the problem is decomposed into three subproblems each of which corresponds to a stage of transportation. For subproblems 1 and 2, a population of chromosomes is constructed. Each chromosome in the population is coded as a permutation of integers and an algorithm which decodes a chromosome is suggested. For subproblem 3, an heuristic algorithm is utilized. Then, a performance evaluation procedure is suggested which combines the chromosomes from each of two populations and the heuristic algorithm for subproblem 3. An experiment was carried out using test problems. The experiments showed that the cooperative coevolutionary algorithm generally tends to show better performances than the previous genetic algorithm as the problem size gets larger.
This paper addresses a network design problem in a supply chain system that involves locating both plants and distribution centers, and determining the best strategy for distributing products from the suppliers to the plants, from the plants to the distribution centers and from the distribution centers to the customers. This paper suggests a cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) approach to solve the model. First, the problem is decomposed into three subproblems for each of which the chromosome population is created correspondingly. Each chromosome in each population is represented as a permutation denoting the priority. Then an algorithm generating a solution from the combined set of chromosomes from each population is suggested. Also an algorithm evaluating the performance of a solution is suggested. An experimental study is carried out. The results show that our CCEA tends to generate better solutions than the previous CCEA as the problem size gets larger and that the permutation representation for chromosome used here is better than other representation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.444-455
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2007
An approach to construct multiple interpretable and precise fuzzy systems based on the Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm (PMOCCA) is proposed in this paper. First, a modified fuzzy clustering algorithm is used to construct antecedents of fuzzy system, and consequents are identified separately to reduce computational burden. Then, the PMOCCA and the interpretability-driven simplification techniques are executed to optimize the initial fuzzy system with three objectives: the precision performance, the number of fuzzy rules and the number of fuzzy sets; thus both the precision and the interpretability of the fuzzy systems are improved. In order to select the best individuals from each species, we generalize the NSGA-II algorithm from one species to multi-species, and propose a new non-dominated sorting technique and collaboration mechanism for cooperative coevolutionary algorithm. Finally, the proposed approach is applied to two benchmark problems, and the results show its validity.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
본 논문은 재정돈 계획의 최적화를 위해 협력적 공진화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 재정돈이란 컨테이너 터미널에서 적하 작업시 발생하는 지연을 줄이기 위해 선박에 적하될 컨테이너의 위치를 변경하는 작업이다. 재정돈 계획 수립을 위해서는 적하 시 작업 효율이 최대가 되고 재정돈 시간이 최소가 되도록 컨테이너가 재정돈 후 배치될 장치형태와 재정돈 시 컨테이너를 옮길 순서를 결정해야한다. 협력적 공진화 알고리즘은 주어진 문제가 세부 문제들로 분할 가능할 때 분할된 세부 문제들을 동시에 탐색하여 문제를 효율적으로 해결하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 재정돈 계획 문제를 장치형태 결정 문제와 이동 우선순위 결정 문제로 분할하고 협력적 공진화 알고리즘을 적용하여 재정돈 계획을 최적화하였다. 실험결과 문제를 분할한 협력적 공진화 알고리즘이 문제를 분할하지 않는 접근 방법에 비해 더욱 효과적으로 재정돈하는 계획을 수립함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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