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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.)

An efficient Lagrangian-based heuristic to solve a multi-objective sustainable supply chain problem

Texto completo
Autor(es):
Tautenhain, Camila P. S. [1] ; Barbosa-Povoa, Ana Paula [2] ; Mota, Bruna [2] ; Nascimento, Maria C. V. [1]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Fed Sao Paulo, Inst Ciencia & Tecnol, Sao Jose Dos Campos - Brazil
[2] Univ Tecn Lisboa, Inst Super Tecn, Ctr Estudos Gestao, P-1049101 Lisbon - Portugal
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: European Journal of Operational Research; v. 294, n. 1, p. 70-90, OCT 1 2021.
Citações Web of Science: 2
Resumo

Sustainable Supply Chain (SSC) management aims at integrating economic, environmental and social goals to assist in the long-term planning of a company and its supply chains. There is no consensus in the literature as to whether social and environmental responsibilities are profit-compatible. However, the conflicting nature of these goals is explicit when considering specific assessment measures and, in this scenario, multi-objective optimization is a way to represent problems that simultaneously optimize the goals. This paper proposes a Lagrangian matheuristic method, called AugMathLagr, to solve a hard and relevant multi-objective problem found in the literature. AugMathLagr was extensively tested using artificial instances defined by a generator presented in this paper. The results show a competitive performance of AugMathLagr when compared with an exact multi-objective method limited by time and a matheuristic recently proposed in the literature and adapted here to address the studied problem. In addition, computational results on a case study are presented and analyzed, and demonstrate the outstanding performance of AugMathLagr. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 14/27334-9 - Um estudo de problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
Beneficiário:Camila Pereira dos Santos Tautenhain
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
Processo FAPESP: 16/02203-4 - Um estudo de problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
Beneficiário:Camila Pereira dos Santos Tautenhain
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado