Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa
A combining genetic learning algorithm and risk matrix model using in optimal production program
Апстракт
Jedan od veoma važnih ciljeva u svakom preduzeću je naći optimalno rešenje kod inverznih višekriterijumskih funkcija. Funkcija kojom se opisuju troškovi i funkcija kojom se opisuje profi t po jedinici proizvoda su dve inverzne funkcije sa mnogo konfliktnih informacija o proizvodnim parametrima. Pored toga, za donosioca odluke veoma važno je ukazati na rizik koje optimalno rešenje nosi sa sobom, Iz tog razloga u radu je razvijen model koji predstavlja kombinaciju primene genetskih algoritama (GA) i matrica rizika, radi poboljšanja kvaliteta odluke koja se bazira na kvantitativnim indikatorima, a ne samo na kvalitativnim. Rezultati istraživanja ukazuju da model integracije GA i RM ima veoma veliki značaj u olakšanju procesa odlučivanja o optimalnom proizvodnom programu uz istovremeno i povećanje kvaliteta donesenih odluka.
One of the important issues for any enterprises is the compromise optimal solution between inverse of multi objective functions. The prediction of the production cost and/or profit per unit of a product and deal with two obverse functions at same time can be extremely difficult, especially if there is a lot of conflict information about production parameters. But the most important is how much risk of this compromise solution. For this reason, the research introduce and developed a strong and cabable model of genatic algorithim combining with risk management matrix to increase the quality of decisions as it is based on quantitive indicators, not on qualititive evaluation. Research results show that integration of genetic algorithm and risk management matrix model has strong significant in the decision making where it power and time to make the right decision and improve the quality of the decision making as well.
Кључне речи:
više-ciljna funkcija / upravljanje rizikom / troškovi / optimalni program proizvodnje / matrice / genetski algoritmi / risk management / optimum production program / multi-objective function / matrix / genetic algorithm / costsИзвор:
Journal of Applied Engineering Science, 2012, 10, 3, 147-152Издавач:
- Institut za istraživanja i projektovanja u privredi, Beograd
Колекције
Институција/група
Mašinski fakultetTY - CONF AU - Misita, Mirjana AU - Senussi, Galal H. AU - Milovanović, Marija PY - 2012 UR - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/1509 AB - Jedan od veoma važnih ciljeva u svakom preduzeću je naći optimalno rešenje kod inverznih višekriterijumskih funkcija. Funkcija kojom se opisuju troškovi i funkcija kojom se opisuje profi t po jedinici proizvoda su dve inverzne funkcije sa mnogo konfliktnih informacija o proizvodnim parametrima. Pored toga, za donosioca odluke veoma važno je ukazati na rizik koje optimalno rešenje nosi sa sobom, Iz tog razloga u radu je razvijen model koji predstavlja kombinaciju primene genetskih algoritama (GA) i matrica rizika, radi poboljšanja kvaliteta odluke koja se bazira na kvantitativnim indikatorima, a ne samo na kvalitativnim. Rezultati istraživanja ukazuju da model integracije GA i RM ima veoma veliki značaj u olakšanju procesa odlučivanja o optimalnom proizvodnom programu uz istovremeno i povećanje kvaliteta donesenih odluka. AB - One of the important issues for any enterprises is the compromise optimal solution between inverse of multi objective functions. The prediction of the production cost and/or profit per unit of a product and deal with two obverse functions at same time can be extremely difficult, especially if there is a lot of conflict information about production parameters. But the most important is how much risk of this compromise solution. For this reason, the research introduce and developed a strong and cabable model of genatic algorithim combining with risk management matrix to increase the quality of decisions as it is based on quantitive indicators, not on qualititive evaluation. Research results show that integration of genetic algorithm and risk management matrix model has strong significant in the decision making where it power and time to make the right decision and improve the quality of the decision making as well. PB - Institut za istraživanja i projektovanja u privredi, Beograd C3 - Journal of Applied Engineering Science T1 - Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa T1 - A combining genetic learning algorithm and risk matrix model using in optimal production program EP - 152 IS - 3 SP - 147 VL - 10 DO - 10.5937/jaes10-2523 ER -
@conference{ author = "Misita, Mirjana and Senussi, Galal H. and Milovanović, Marija", year = "2012", abstract = "Jedan od veoma važnih ciljeva u svakom preduzeću je naći optimalno rešenje kod inverznih višekriterijumskih funkcija. Funkcija kojom se opisuju troškovi i funkcija kojom se opisuje profi t po jedinici proizvoda su dve inverzne funkcije sa mnogo konfliktnih informacija o proizvodnim parametrima. Pored toga, za donosioca odluke veoma važno je ukazati na rizik koje optimalno rešenje nosi sa sobom, Iz tog razloga u radu je razvijen model koji predstavlja kombinaciju primene genetskih algoritama (GA) i matrica rizika, radi poboljšanja kvaliteta odluke koja se bazira na kvantitativnim indikatorima, a ne samo na kvalitativnim. Rezultati istraživanja ukazuju da model integracije GA i RM ima veoma veliki značaj u olakšanju procesa odlučivanja o optimalnom proizvodnom programu uz istovremeno i povećanje kvaliteta donesenih odluka., One of the important issues for any enterprises is the compromise optimal solution between inverse of multi objective functions. The prediction of the production cost and/or profit per unit of a product and deal with two obverse functions at same time can be extremely difficult, especially if there is a lot of conflict information about production parameters. But the most important is how much risk of this compromise solution. For this reason, the research introduce and developed a strong and cabable model of genatic algorithim combining with risk management matrix to increase the quality of decisions as it is based on quantitive indicators, not on qualititive evaluation. Research results show that integration of genetic algorithm and risk management matrix model has strong significant in the decision making where it power and time to make the right decision and improve the quality of the decision making as well.", publisher = "Institut za istraživanja i projektovanja u privredi, Beograd", journal = "Journal of Applied Engineering Science", title = "Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa, A combining genetic learning algorithm and risk matrix model using in optimal production program", pages = "152-147", number = "3", volume = "10", doi = "10.5937/jaes10-2523" }
Misita, M., Senussi, G. H.,& Milovanović, M.. (2012). Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa. in Journal of Applied Engineering Science Institut za istraživanja i projektovanja u privredi, Beograd., 10(3), 147-152. https://doi.org/10.5937/jaes10-2523
Misita M, Senussi GH, Milovanović M. Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa. in Journal of Applied Engineering Science. 2012;10(3):147-152. doi:10.5937/jaes10-2523 .
Misita, Mirjana, Senussi, Galal H., Milovanović, Marija, "Primena kombinovanog modela GA (genetskih algoritama) i RM (matrica rizika) u određivanju optimalnog proizvodnog programa" in Journal of Applied Engineering Science, 10, no. 3 (2012):147-152, https://doi.org/10.5937/jaes10-2523 . .