چکیده:
در ایران صنعت بازیافت پت نوپاست و گرچه به تازگی شکل گرفته اما به دلیل برگشت اقتصادی مناسب، افراد و شرکتهای زیادی به این صنعت روی آوردهاند. ایجاد ساختار مناسب در شبکه توزیع و جمعآوری این محصولات میتواند زمینه مناسب جهت کاهش مصرف آن و در عوض استفاده از کالاهای دوستدار محیط زیست را فراهم آورد. مقاله حاضر به ارائه یک مدل برنامه-ریزی خطی عدد صحیح آمیخته برای طراحی شبکه زنجیره تأمین میپردازد که در آن تقاضای مشتریان وابسته به قیمت عرضهشده از سوی مراکز توزیع است. در مدل ارائهشده به دو روند اصلی جهانی در این صنعت توجه شده است: 1-اقتصادی کردن جمعآوری و بازیافت بطری، 2-هزینهدار کردن مصرف بطریهای پلاستیکی. در ادامه از الگوریتم بهینهسازی یادگیری و آموزش برای حل مدل پیشنهادی بهره جستهایم. ازآنجاییکه این الگوریتم برای روشهای نمایش پیوسته معرفیشده و روش نمایش مورداستفاده این مقاله روش اولویت محور و گسسته است، اصلاحاتی برای تطبیق این الگوریتم با روش اولویت محور صورت گرفته است. درنهایت عملکرد این الگوریتم ازلحاظ کیفت جوابها و سرعت همگرایی با دو الگوریتم فراابتکاری دیگر مقایسه میشود.
In Iran, Although the PET recycling industry is new, due to the appropriate economic return, many individuals and companies have turned to this industry. Creating a proper structure in the distribution and collection network of these products can provide a good base to replace its consumption with more environmentally friendly products. This paper aims to present a mixed integer linear programming (MILP) model for designing a supply chain network in which customer demand is dependent on the price offered by distribution centers. The proposed model addresses two main global trends in this industry: 1- Economizing the collection and recycling of bottles, 2- Price sensitivity analysis on demand for PET bottles. In addition, we applied a recently developed optimization algorithm (TLBO) to this problem with significant modifications. Since the standard version of TLBO is introduced for continuous representation methods and the representation method used in this paper (priority-based encoding) is and discrete method, modifications have been made to convert this method to a continuous one. Finally, the performance of this algorithm is assessed in terms of the quality of answers and the convergence speed and compared with two other meta-heuristic algorithms.