@article { author = {Ebrahimi, Mohammad and Amiri, Maghsoud}, title = {Developing and Solving a Two Level Lot Sizing Problem}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {7}, number = {2}, pages = {109-137}, year = {2017}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {}, abstract = {In This Article, a two level lot sizing problem with multi production methods and fuzzy demand is presented.The objective of the model is to minimize the costs.Various approaches like Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing (SA) and Vibration Damping Optimization (VDO) are applied to solve the model. Taguchi method has been utilized to calibrate the parameters of algorithms. Then, in order to prove the appropriate performance of the presented solving methods and choosing the most efficient method in order to solve the presented model, first, trial issues created with different dimensions and next solved by Lingo software and the proposed algorithms.Finally, we analyzed the responses.According to the statistical analysis and the results shown by the graph,Vibration Damping Optimization algorithm responses in large dimension issues is better than Simulated Annealing and Genetic Algorithm. Also Simulated annealing responses in large dimensionissues is better than Genetic Algorithm.}, keywords = {Multilevel Product Structure,LotSizing Problem,Simulated Annealing Algorithm,Vibration Damping Optimization Algorithm,Genetic algorithm}, title_fa = {توسعه و حل یک مدل تعیین اندازه انباشته دو سطحی}, abstract_fa = {در این پژوهش، یک مدل تعیین اندازه انباشته دو‌سطحی با چند روش تولید و تقاضای فازی ارائه می ­شود. هدف مدل ارائه ­شده حداقل‌سازی هزینه است. برای حل مدل از روش­ های مختلفی نظیر الگوریتم ژنتیک، تبرید شبیه­ سازی­شده و بهینه­ سازی میرایی ارتعاش استفاده شد. برای تنظیم پارامتر الگوریتم‌های فراابتکاری، از روش تاگوچی بهره گرفتیم؛ سپس برای اثبات عملکرد مناسب روش‌های حل ارائه‌شده و انتخاب کاراترین روش برای حل مدل ارائه‌شده، ابتدا مسائل آزمایشی با ابعاد مختلف تولید شده و سپس توسط نرم ­افزار لینگو و الگوریتم ­های پیشنهادی حل شد؛ در‌نهایت پاسخ ­ها را مورد تجزیه‌وتحلیل قرار دادیم. بر اساس تجزیه ­وتحلیل آماری و نتایج نمودارها، جواب­های الگوریتم بهینه‌سازی میرایی ارتعاش در مسائل با اندازه بزرگ کیفیت بهتری نسبت به الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده و الگوریتم ژنتیک داشته است؛ همچنین جواب­ های الگوریتم تبرید شبیه‌سازی­شده در مسائل با اندازه بزرگ کیفیت بهتری نسبت به الگوریتم ژنتیک داشته است.}, keywords_fa = {ساختار محصول چند‌سطحی,مسئله تعیین اندازه انباشته,الگوریتم تبرید شبیه سازی-شده,الگوریتم بهینه سازی میرایی ارتعاش,الگوریتم ژنتیک}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87203.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87203_30dd2968676adeed4f54c97e5939ed8f.pdf} }