با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Spare parts supply chain network modeling based on a novel scale-free network and replenishment path optimization with Q learning
مدل سازی شبکه زنجیره تامین قطعات یدکی بر اساس یک شبکه جدید بدون مقیاس و بهینه سازی مسیر پر کردن با یادگیری Q-2021 The efficiency of inventory management determines the customers’ buying experience, so a supply chain network with a shorter replenishment time is needed. The supply chain network is hoped to be robust to the stock-out of some distributors in the network under random customer demands. At the same time, replenishment path optimization method with the objective of minimizing the replenishment time is required. After reviewing previous work done in the field of supply network topology, scale-free network is proven to be efficient when it was used to model supply network. In addition, multi-agent based collaborative replenishment model is smarter. But, there is rare research on multi-agent based collaborative replenishment in the supply chain modelled by scale-free network. In this study, we proposed a spare parts supply chain network model based on a novel scale- free network. In this network growth process, the connection probability function of connecting new distributor to the existing distributors in the network, is constructed considering the connection number (for an existing distributor, its connection number means the number of other distributors which have collaborative relationship with it) and inventory capacity of the existing distributors and the transit time between new distributor and existing distributors. The connection probability function is built from the standpoints of both new distributor and the existing distributors. Furthermore, different selection policies are discussed in the network growth process to improve the efficiency. Unlike other replenishment path optimization methods, Q learning takes the advantage of interacting with the environment to make a dynamic decision. So, Q learning is selected to optimize the replenishment path in supply chain network. In the experiment, network static and dynamic performance is analyzed using the indicators: degree distribution, clustering coefficient, centrality and response time. Experi- mental results showed that the replenishment time of supply chain network which are optimized by Q learning is reduced by approximately 40%. So, the shorter replenishment time of the supply chain network is verified. Keywords: Spare parts supply chain network | Scale-free network | Q learning algorithm | Random customer demands |
مقاله انگلیسی |
2 |
Multi-agent based multi objective renewable energy management for diversified community power consumers
مدیریت انرژی تجدید پذیر چند منظوره مبتنی بر چند عامل برای مصرف کنندگان انرژی متنوع جامعه-2020 This paper proposes a multi-objective renewable energy management scheme to satisfy the needs of diversified
community power consumers, wherein the multi-agent system is employed for coordinating and controlling the
power generation and consumption units. Firstly, a multi-agent based microgrid and home energy management
system is constructed. Subsequently, system models for renewable energy sources, electrical vehicles, residential
loads and the cost function are constructed to form the microgrid operation constraints. With these constraints,
three optimization models are proposed to minimize the electricity bills, the power purchased from the main
grid, and optimize the power quality. The three objectives are proposed to reflect the power consumer’s needs for
cost saving, green consumption, and power reliability, respectively. Meanwhile, a coordination strategy which
balances the three objectives is proposed. After that, a novel multi agent system is proposed to realize the
proposed objectives. Four case studies and a sensitivity analysis are conducted to verify the effectiveness of the
proposed method. The case study results show that: in electricity minimization, 2–6.5% of total electricity bills
can be saved; in main grid power consumption minimization, the peaks of the power consumption profiles are
shaved while the valleys of the profiles are filled; in power quality enhancement, the steady state frequency drop
is reduced for 0.35 Hz to 0.38 Hz. The sensitivity analysis shows that communities equipped with energy storage
systems accounting for 30% of the total load can achieve best optimization outcomes; the increase in renewable
energy usage will lead to higher electricity bills and poorer power quality if the renewable energy sources are
limited, while the availability of more renewable energy sources will compensate for the negative effects of using
renewable energy sources. Keywords: Renewable energy management | Multi-agent system | Power scheduling | Residential consumers | Energy storage system |
مقاله انگلیسی |
3 |
Decentralized multi-agent based energy management of microgrid using reinforcement learning
مدیریت انرژی مبتنی بر چند عامل غیرمتمرکز بر روی ریز شبکه با استفاده از یادگیری تقویتی-2020 This paper proposes a multi-agent based decentralized energy management approach in a grid-connected microgrid
(MG). The MG comprises of wind and photovoltaic resources, diesel generator, electrical energy storage,
and combined heat and power generations to serve electrical and thermal loads at the lower-level of energy
management system (EMS). All distributed energy resources (DERs) and customers are modelled as self-interested
agents who adopt reinforcement learning to optimize their behaviours and operation costs. Based on this
algorithm, agents have the capability to interact with each other in a distributed manner and find the best
strategy in competitive environment. At the upper-level of EMS, there is an energy management agent that
gathers the information of agents of lower-level and clears the MG electrical and thermal energy market in line
with predetermined goals. Utilizing energy availability from different DERs and variety of customers’ consumption
patterns, considering uncertainty of renewable generation and load consumption and taking into account
technical constraint of DERs are the strengths of the presented framework. Performance of the proposed
algorithm is investigated under different conditions of agents learning and using ε-greedy, soft-max and upper
confidence bound methods. The simulation results verify efficacy of the proposed approach. Keywords: Distributed energy resources | Microgrid energy management system | Multi-agent systems | Reinforcement learning |
مقاله انگلیسی |
4 |
بهینه سازی حمل و انتقال زباله های شهری ازطریق یکپارچه سازی تحلیل سیستم اطلاعات جغرافیایی، مدل مبتنی بر معادله و مدل مبتنی بر عامل
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 37 مقدار زباله های شهری جامد به طور ثابت درطی دهه گذشته به دلیل افزایش جمعیت و نرخ تولید زباله، درحال افزایش بوده است. در اکثر نواحی شهری، سایتهای تخلیه زباله به دلیل کمبود زمین، معمولا درخارج از نواحی شهری واقع شده اند. هیچ نقشه مسیر ثابتی برای انتقال زباله ها وجود ندارد. جمع آوری و انتقال کنونی زباله ها پیش از این بیش از حد مجاز بوده است که ناشی از فقدان امکانات و ناکافی بودن منابع می باشد. در این مقاله، یک مدلی برای بهینه سازی جمع آوری زباله شهری پیشنهاد خواهد شد. اولا برنامه بهینه سازی در یک زمینه ایستا و استاتیک توسعه می یابد و سپس به صورت یک زمینه پویا با استفاده از مدلسازی و شبیه سازی مبتنی بر عامل، یکپارچه سازی می شود. یک مطالعه موردی مربوط به شهر هاگیانگ در ویتنام جهت نشان دادن کارآمدی مدل پیشنهادی ارائه می شود. از نتایج بهینه سازی شده پی برده شده است که هزینه جمع آوری زباله شهری جامد تا 3/11% کاهش می یابد.
کلیدواژه ها: مدیریت زباله های شهری جامد | بهینه سازی مسیر | مدلسازی محیطی | مدلسازی پویا | مدل مبتنی بر عامل | مدل مبتنی بر معادله | مدل مسیریابی وسیله نقیله |
مقاله ترجمه شده |
5 |
محدوده (SCOPE): یک ابزار سیستم چند عاملی برای تجزیه و تحلیل شبکه زنجیره تامین
سال انتشار: 2015 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 5 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 16 در این مقاله محدوده (SCOPE)، یک مدلسازی چند عاملی و پلت فرم شبیه سازی را به طور ویژه برای تقلید و مطالعه پیچیدگی در زنجیرههای تامین ارائه میدهد. محدوده (SCOPE) به کاربر این امکان را میدهد تا زنجیره های تامین را به هر اندازه، تعریف مشتریان و ارائه دهندگان برای هر شرکت را بدون محدود کردن فرضیات به متغیرهای تصادفی سیستم توزیع و توزیع، ایجاد کند. به منظور نشان دادن مزایای این پلت فرم، ما یک مثال عملی از چگونگی غلبه بر محدودیتهای دیگر روشهای کلاسیک برای تحلیل تامین ارایه میدهیم.
کلمات کلیدی : شبیه سازی | مبتنی بر چند عامل | پیچیدگی زنجیره تامین | عملکرد زنجیره تامین |
مقاله ترجمه شده |