Small modular reactor full scope core optimization using Cuckoo Optimization Algorithm

Small Modular Reactors (SMRs) with their excellent safety and economic features will be in high demand in the near future. Most SMR designs have longer burn-up cycle length with more fuel enrichment and smaller core size in comparison to the large conventional nuclear reactors. The small size of these reactors causes more neutron leakage (less core radius results in a higher area to volume ratio and more relative leakage). This feature of SMRs causes high values of maximum Power Peaking Factors (PPFs) through the core, so optimizing the safety parameters is of high necessity. Also, long burn-up cycle length needs a high initial excess reactivity, which results into use of some materials and methods to control this high excess reactivity. One of these methods is using a high number of Integral Fuel Burnable Absorber (IFBA) rods.In the present designs of IFBA rods, usually some amounts of fuel with lower enrichment are used at the top and bottom parts of the IFBA rods (known as cutback fuel) to flatten the axial PPFs. The small size of the SMRs (using a lower number of FAs) helps to have much less possible radial loading patterns (in comparison to the large reactors) and provides the possibility to optimize the axial variations in amounts of cutback fuel in IFBA rods simultaneously. Accordingly, the best axial and radial loading pattern according to the objective functions could be achieved. At the present work, the main goal is to optimize radial core loading pattern and axial variations of cutback fuel lengths at the IFBA rods of an SMR simultaneously using a multi-objective neutronic and thermal-hydraulic fitness function. The multi-objective fitness function includes burn-up cycle length, Minimum Departure from Nucleate Boiling (MDNBR), maximum and average radial and axial PPFs during the entire cycle lengths. The Cuckoo Optimization Algorithm (COA) as a new robust metaheuristic algorithm with high convergence speed and global optima achievement has been used. For the thermo-neutronic calculation, DRPACO package consists of the coupling system of DRAGON/ PARCS/COBRA codes have been used. Finally, the results of SMR core axial and radial loading pattern optimization using COA presents a core configuration with improvement in the core safety and economic parameters in comparison to the reference SMR cor

A FUZZY-BASED BUSINESS DECISION MAKING SYSTEM: FROM A MULTI-OBJECTIVE PERSPECTIVE

In order to provide essential managerial services for making critical business-biased decisions, there is need for accurate data. A business activity hinged on an effective administrative course of action will not only portray the manager of the business as adept but also help advance the financial interests of the organization, while minimizing its losses in this respect. In this paper, a decision making model for controlling business activities is developed, using a fusion of linear programming methods and a set of fuzzy membership functions. In the research conducted, it is revealed that: to improve the effectiveness of a model used for making multiple objective decisions for business related activities, the use of a fuzzy method is more effective than the use of a non-fuzzy method in minimizing the objective functions. It was also discovered that when computing the objective functions of a problem, a more precise result can be obtained by fortifying a linear programming model, with a technique for managing imprecise data

Supply chain network design

Goal: This study aims to minimize the total cost of a supply chain network and determine the optimal product flow under demand uncertainty. Design / Methodology / Approach: A mathematical model is presented to minimize the total supply chain cost by identifying the optimal facility locations and product flows. The applicability of the proposed model is evaluated through a real-life case study of a multinational sporting goods retailer with sensitivity analysis. Moreover, Monte Carlo simulation is used to capture the demand uncertainty and test the robustness of the model. Results: The minimized cost is achieved with optimal facility locations and product flows. The optimal result shows a 3% reduction in the total cost, making it the most robust solution under demand uncertainty. Limitations of the investigation: The proposed model is only applicable to a single-commodity supply chain network. In addition, the cost components of the network are limited to facility costs and transportation costs, disregarding the other cost components. Practical implications: This research demonstrates a methodology that can be used as a decision support system by managers to make strategic and tactical decisions in a supply chain network when demand is uncertain. Originality / Value: The MILP and simulation techniques used together to construct a three-tiered supply chain under uncertainty receive little attention in the literature. In addition to developing a novel three-echelon MILP model, this research makes use of a real-world case study to illustrate the methodology's performance in the context of demand uncertainty through simulation

Applying network flow optimisation techniques to minimise cost associated with flood disaster

Flooding disasters in most parts of the world has become worrisome to the government and to the humanitarian emergency organisations. In this article, the authors proffer a mathematical solution to minimise the cost of rescue operations, using stochastic programming of a multicommodity and multimodel network flow. In the formulation, the authors considered four supply depots: national centre depot (NCD), three local distribution centres (LDCs) and six points of distribution (PODs). Two vehicle types were helicopters by air and trucks by land. Three basic types of emergency relief materials include food, water and medical items. Three basic scenarios were mild, medium and severe situations with associated probabilities of 0.25, 0.5 and 0.25, respectively. The formulated model was solved using the LINGO software. The results show that the formulated model effectively reduced the cost of distribution during emergency rescue operation, as there was a thin line between demand and met demand. For the scope of this model, a minimised cost of about $1016673.37 is sufficient to carry out successful rescue operations. Contribution: The estimated amount of$1016673.37 becomes a benchmark for the government, research agencies and other developmental agencies for the purpose of planning. By using the air and road transport modes, and allowing direct and indirect transportation to the PODs, it saved time, resulting in many lives being saved

Logistiikan päätökset ja menetelmät päätöksenteon tukena

Tutkimus käsittelee toimitusketjujen hallintaa, sen työkaluja ja nykytilaa. Viitekehyksenä toimitusketjujen hallinnan tarkastelulle ovat logistiikan päätökset ja niissä käytettävät päätöksenteon tuen menetelmät. Toimitusketjujen hallinnasta on tullut organisaatioille merkittävä keino hankkia kilpailuetua ja lisätä asiakastyytyväisyyttä. Logistiikan päätöksiä tehdään osana toimitusketjujen hallintaa ja ne voivat aiheuttaa merkittäviä muutoksia toimitusketjuihin. Toimitusketjut ovat monimutkaistuneet viime vuosikymmeninä. Tämä on entisestään vaikeuttanut niihin liittyvää päätöksentekoa. Toimitusketjuihin liittyvää päätöksenteon tukea on tutkittu runsaasti 2010-luvulla. Puolustusvoimien toimitusketjut ja sitä kautta logistiikkajärjestelmä koostuu osin siviilikomponentista. Tästä johtuen siviililogistiikan seuraaminen on tärkeä osa Puolustusvoimien logistiikan kehittämistä. Tutkimuksessa kartoitetaan siviililogistiikassa käytettyjä päätöksenteon tuen menetelmiä. Tutkimus tähtää Puolustusvoimallisen siviililogistiikkaa käsittelevän tutkimuspohjan laajentamiseen. Tutkimuksen päätutkimuskysymyksenä on: Millaisia ovat siviilikomponentissa käytetyt logistiikan päätöksenteon tuen menetelmät? Apututkimuskysymyksinä ovat: 1) Mitä päätöksiä varten päätöksenteon tuen menetelmiä on kehitetty? 2) Mitä menetelmiä käytetään minkäkin päätöksen tekemisen tukena? Tutkimusmenetelmänä on systemaattinen kirjallisuuskatsaus, jolla selvitetään siviililogistiikassa käytettäviä päätöksenteon tuen menetelmiä. Teorialuvuissa taustoitetaan tutkimusongelmaa käyttäen menetelmänä kuvailevaa kirjallisuuskatsausta. Työssä kartoitetaan logistiikan päätöksiä ja päätöksen-teon tukea ilmiöinä. Systemaattinen kirjallisuuskatsaus toteutetaan Finkin-mallin mukaisesti. Tutkimusaineisto koostuu Scopus-tietokannasta löytyvistä, vuosina 2017–2021 julkaistuista vertaisarvioiduista artikkeleista. Systemaattisella kirjallisuuskatsauksella vastataan tutkimuksen apututkimuskysymyksiin ja tuetaan päätutkimuskysymykseen vastaamisessa. Tutkimuksen perusteella päätöksenteon tuen menetelmät ovat keskittyneet kumppaneiden valintaan sekä toimitusketjujen rakenteen suunnitteluun. Päätöksenteon tukena käytetään pääasiasiallisesti erilaisia monikriteerisen päätösanalyysin sekä matemaattisen mallinnuksen ja optimoinnin menetelmiä. Päätöksenteossa korostuu tutkimuksen perusteella kestävän kehityksen mukaisten arvojen huomioiminen sekä resilienssin kasvattaminen toimitusketjuissa. Edelleen myös kustannusten minimointi ja tuoton maksimointi ovat säilyneet merkittävinä ajureina päätöksenteossa

Algoritmo Cuckoo Search para la planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multiplanta

En la actualidad, una planificación adecuada de citas de recepción de materia prima es un factor clave en las empresas productoras, ya que se debe garantizar la disponibilidad de los insumos cuando los procesos productivos los requieran. De lo contrario, se corre el riesgo de no poder satisfacer la demanda y de obstaculizar las operaciones de la empresa, generando un incremento en los costos. Dada la alta complejidad involucrada en realizar una planificación de citas de recepción, debido al número de variables y restricciones que utiliza, este tipo de problema se clasifica como NPdifícil, por lo que resolverlo mediante técnicas determinísticas o matemáticas resulta muy complejo. Por ello, para resolver este tipo de problemas se utilizan técnicas metaheurísticas, las cuales proveen algoritmos eficientes y prácticos que permiten obtener soluciones de calidad en un tiempo razonable. En este proyecto de tesis se utiliza el algoritmo Cuckoo Search para resolver el problema de planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multipla nta, ya que, a pesar de su desarrollo reciente, está demostrando tener excelentes resultados al resolver problemas de optimización, debido a su rápida convergencia y robusta búsqueda global. Además, no se ha encontrado en la literatura una aplicación del algoritmo mencionado para el problema que se desea resolver. Se desarrolla también una aplicación del algoritmo genético para el caso estudiado, siendo este uno de los más representativos y populares para resolver problemas de optimización, con la finalidad de validar la eficiencia del algoritmo Cuckoo Search respecto a uno de los más usados en la actualidad