چکیده:
امروزه سازمانها بهمنظور پیشرفت، به دنبال مزیت رقابتی نسبت به سایر رقبا، کاهش هزینهها و جلب رضایت مشتریان بیشتری هستند. یکی از عوامل مهم در به دست آوردن مزیت رقابتی، برخورداری از یک سیستم لجستیک قوی است. پیچیدگیهای موجود در فرآیندهای یکپارچهی مستقیم و معکوس، مدیران را بر آن میدارد تا شرکتهای ارائهدهندهی خدمات لجستیکی طرف سوم را بهعنوان گزینهای مناسب در راستای برونسپاری فرآیندها مدنظر قرار دهند. همچنین با رشد جمعیت و گسترش شبکهی حملونقل حجم محصولات فرسودهی مرتبط با این صنعت رو به افزایش است. یکی از این محصولات پرکاربرد تایر است که بعد از استفاده، دفع آن بهصورت غیراصولی و نامناسب خسارات قابلملاحظهای در جهت تخریب محیط زیست به بار آورده است. لذا، در این تحقیق یک مدل ریاضی دو هدفه، چند محصولی و چند دورهای، برای طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته در صنعت تایر با در نظر گرفتن عوامل پایداری اعم از اقتصادی و اجتماعی، تحت مدیریت لجستیک طرف سوم ارائه میشود. اهداف مدل پیشنهادی شامل حداکثر کردن سود حاصل از پردازشهای متفاوت بر روی کالای فرسوده و پایداری اجتماعی است. بهمنظور حل مدل چندهدفه و به دست آوردن جوابهای بهینهی پار تویی، روش ɛ-محدودیت تقویتشده بهکاربرده شده است. درنهایت، اعتبارسنجی مربوط به مدل ارائهشده از طریق یک مطالعهی موردی در صنعت تایر نشان داده میشود.
One of the reasons for the high waiting time for patients in hospitals is the the lack of sufficient staff in the hospital, so the inefficiency of costs and job satisfaction of hospital nursing staff stems from the use of traditional and unscientific methods in allocating nurses to shifts. The present study is designed to determine the minimum number of nurse required according to the number of patients referred at different times, determine the shift schedule with the least required hours and schedule shifts for nurses in each shift with the lowest cost for the emergency department. The research method of the present study is of the mathematical modeling and research community, patients referring to the emergency department and nurses of a medical center. Data analysis is a combination of predictive methods, queuing theory models, and linear numerical programming. To predict the number of patients referring to the emergency, the time series method and ARIMA tools were used, and the M/M/C/K model was used to examine the queue system with limited capacity. One of the most important results of this study is to determine the maximum number of nurses available in each shift. Another result of this study is the comparison of the performance of each of the meta-heuristic Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and the Bee Algorithm (BA) with respect to the defined indicators.