Cross-Docking: A Proven LTL Technique to Help Suppliers Minimize Products\u27 Unit Costs Delivered to the Final Customers

This study aims at proposing a decision-support tool to reduce the total supply chain costs (TSCC) consisting of two separate and independent objective functions including total transportation costs (TTC) and total cross-docking operating cost (TCDC). The full-truckload (FT) transportation mode is assumed to handle supplier→customer product transportation; otherwise, a cross-docking terminal as an intermediate transshipment node is hired to handle the less-than-truckload (LTL) product transportation between the suppliers and customers. TTC model helps minimize the total transportation costs by maximization of the number of FT transportation and reduction of the total number of LTL. TCDC model tries to minimize total operating costs within a cross-docking terminal. Both sub-objective functions are formulated as binary mathematical programming models. The first objective function is a binary-linear programming model, and the second one is a binary-quadratic assignment problem (QAP) model. QAP is an NP-hard problem, and therefore, besides a complement enumeration method using ILOG CPLEX software, the Tabu search (TS) algorithm with four diversification methods is employed to solve larger size problems. The efficiency of the model is examined from two perspectives by comparing the output of two scenarios including; i.e., 1) when cross-docking is included in the supply chain and 2) when it is excluded. The first perspective is to compare the two scenarios’ outcomes from the total supply chain costs standpoint, and the second perspective is the comparison of the scenarios’ outcomes from the total supply chain costs standpoint. By addressing a numerical example, the results confirm that the present of cross-docking within a supply chain can significantly reduce total supply chain costs and total transportation costs

Transportation Optimization Model Of Palm Oil Products For Northern Peninsular Malaysia.

Dalam tesis ini, model matematik pemprograman integer telah dibangunkan untuk menyelesaikan masalah pengangkutan minyak sawit mentah dan isirong sawit di Utara Semenanjung Malaysia. In this thesis, integer mathematical programming models were developed to solve the crude palm oil (CPO) and the palm kernel (PK) transportation problems for northern peninsular Malaysia

Operational Research: Methods and Applications

Throughout its history, Operational Research has evolved to include a variety of methods, models and algorithms that have been applied to a diverse and wide range of contexts. This encyclopedic article consists of two main sections: methods and applications. The first aims to summarise the up-to-date knowledge and provide an overview of the state-of-the-art methods and key developments in the various subdomains of the field. The second offers a wide-ranging list of areas where Operational Research has been applied. The article is meant to be read in a nonlinear fashion. It should be used as a point of reference or first-port-of-call for a diverse pool of readers: academics, researchers, students, and practitioners. The entries within the methods and applications sections are presented in alphabetical order

Iterative restricted space search : a solving approach based on hybridization

Face à la complexité qui caractérise les problèmes d'optimisation de grande taille l'exploration complète de l'espace des solutions devient rapidement un objectif inaccessible. En effet, à mesure que la taille des problèmes augmente, des méthodes de solution de plus en plus sophistiquées sont exigées afin d'assurer un certain niveau d 'efficacité. Ceci a amené une grande partie de la communauté scientifique vers le développement d'outils spécifiques pour la résolution de problèmes de grande taille tels que les méthodes hybrides. Cependant, malgré les efforts consentis dans le développement d'approches hybrides, la majorité des travaux se sont concentrés sur l'adaptation de deux ou plusieurs méthodes spécifiques, en compensant les points faibles des unes par les points forts des autres ou bien en les adaptant afin de collaborer ensemble. Au meilleur de notre connaissance, aucun travail à date n'à été effectué pour développer un cadre conceptuel pour la résolution efficace de problèmes d'optimisation de grande taille, qui soit à la fois flexible, basé sur l'échange d'information et indépendant des méthodes qui le composent. L'objectif de cette thèse est d'explorer cette avenue de recherche en proposant un cadre conceptuel pour les méthodes hybrides, intitulé la recherche itérative de l'espace restreint, ±Iterative Restricted Space Search (IRSS)>>, dont, la principale idée est la définition et l'exploration successives de régions restreintes de l'espace de solutions. Ces régions, qui contiennent de bonnes solutions et qui sont assez petites pour être complètement explorées, sont appelées espaces restreints "Restricted Spaces (RS)". Ainsi, l'IRSS est une approche de solution générique, basée sur l'interaction de deux phases algorithmiques ayant des objectifs complémentaires. La première phase consiste à identifier une région restreinte intéressante et la deuxième phase consiste à l'explorer. Le schéma hybride de l'approche de solution permet d'alterner entre les deux phases pour un nombre fixe d'itérations ou jusqu'à l'atteinte d'une certaine limite de temps. Les concepts clés associées au développement de ce cadre conceptuel et leur validation seront introduits et validés graduellement dans cette thèse. Ils sont présentés de manière à permettre au lecteur de comprendre les problèmes que nous avons rencontrés en cours de développement et comment les solutions ont été conçues et implémentées. À cette fin, la thèse a été divisée en quatre parties. La première est consacrée à la synthèse de l'état de l'art dans le domaine de recherche sur les méthodes hybrides. Elle présente les principales approches hybrides développées et leurs applications. Une brève description des approches utilisant le concept de restriction d'espace est aussi présentée dans cette partie. La deuxième partie présente les concepts clés de ce cadre conceptuel. Il s'agit du processus d'identification des régions restreintes et des deux phases de recherche. Ces concepts sont mis en oeuvre dans un schéma hybride heuristique et méthode exacte. L'approche a été appliquée à un problème d'ordonnancement avec deux niveaux de décision, relié au contexte des pâtes et papier: "Pulp Production Scheduling Problem". La troisième partie a permit d'approfondir les concepts développés et ajuster les limitations identifiées dans la deuxième partie, en proposant une recherche itérative appliquée pour l'exploration de RS de grande taille et une structure en arbre binaire pour l'exploration de plusieurs RS. Cette structure a l'avantage d'éviter l'exploration d 'un espace déjà exploré précédemment tout en assurant une diversification naturelle à la méthode. Cette extension de la méthode a été testée sur un problème de localisation et d'allocation en utilisant un schéma d'hybridation heuristique-exact de manière itérative. La quatrième partie généralise les concepts préalablement développés et conçoit un cadre général qui est flexible, indépendant des méthodes utilisées et basé sur un échange d'informations entre les phases. Ce cadre a l'avantage d'être général et pourrait être appliqué à une large gamme de problèmes

Mathematics in the Supply Chain

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