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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A multi-objective matheuristic for designing and planning sustainable supply chains

Texto completo
Autor(es):
Tautenhain, Camila P. S. [1] ; Barbosa-Povoa, Ana Paula [2] ; Nascimento, V, Maria C.
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] V, Univ Fed Sao Paulo UNIFESP, Inst Ciencia & Tecnol, Av Cesare Lattes 1201, BR-12247014 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
[2] Univ Tecn Lisboa, Ctr Estudos Gestao, Inst Super Tecn, P-1049101 Lisbon - Portugal
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING; v. 135, p. 1203-1223, SEP 2019.
Citações Web of Science: 2
Resumo

Supply chains express the sequence of steps related to the production process, from procurement of raw materials to deliver final products to the customer market. The complexity of the impacts caused by supply chains has given rise to the problem of planning sustainable supply chains (SSCs). SSCs are commonly formulated as multi-objective optimization problems to better approach the trade-offs among economic, environmental and social criteria. Nevertheless, most studies consider only the environmental and economic objective functions, ignoring the social criterion. Moreover, they are usually case-specific and lack in defining parameters and constraints that may be present in other SSCs. This paper attempts to describe a generic SSC by introducing a multi-objective formulation that includes the three pillars of sustainability: the economic, the social and the environmental criteria. Additionally, as optimizing multi-objective SSC problems by exact-based methods is time-consuming and often impracticable in realistic scenarios, this paper proposes a matheuristic to obtain approximations of the Pareto frontier within a reasonable time. The computational experience indicated that the proposed matheuristic was from 3.54 to 21.70 faster than the exact-based method for large instances and was on average within 2% of the ideal point. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 15/21660-4 - Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória
Beneficiário:Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 16/02203-4 - Um estudo de problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
Beneficiário:Camila Pereira dos Santos Tautenhain
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Processo FAPESP: 14/27334-9 - Um estudo de problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
Beneficiário:Camila Pereira dos Santos Tautenhain
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado