دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 78487
ترجمه فارسی عنوان مقاله

توسعه یک مدل برنامه ریزی آرمانی فازی برای بهینه سازی زمان سرب و هزینه در یک پروژه توسعه محصول همپوشانی با استفاده از یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات تطبیقی گاوسی

عنوان انگلیسی
Development of a fuzzy goal programming model for optimization of lead time and cost in an overlapped product development project using a Gaussian Adaptive Particle Swarm Optimization-based approach
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
78487 2011 14 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 24, Issue 5, August 2011, Pages 866–879

ترجمه کلمات کلیدی
مهندسی همزمان؛ پیش ارتباطات؛ توزیع گاوسی؛ بهینه سازی ازدحام ذرات؛ TVACs
کلمات کلیدی انگلیسی
Concurrent engineering; Pre-communications; Gaussian distribution; Particle Swarm Optimization; TVACs
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  توسعه یک مدل برنامه ریزی آرمانی فازی برای بهینه سازی زمان سرب و هزینه در یک پروژه توسعه محصول همپوشانی با استفاده از یک رویکرد مبتنی بر بهینه سازی ازدحام ذرات تطبیقی گاوسی

چکیده انگلیسی

The aim of this paper is to present a model-based methodology to estimate the optimal amount of overlapping and communication policy with a view to minimizing product development lead time and cost. In the first step of methodology, the underlying two factors are considered in order to formulate mathematically a multi-objective function for a complete product development project. To add these objectives, incommensurate in nature, a fuzzy goal programming-based approach is adopted as the second step. In order to attain the optimal solution of formulated objective function, this paper introduces a novel approach, “Gaussian Adaptive Particle Swarm Optimization” (GA-PSO), which is embedded with two beneficial attributes: (1) Gaussian probability distribution, and (2) Time-Varying Acceleration Coefficients strategy. An illustrative hypothetical example of mobile phones is detailed to demonstrate the proposed model-based methodology. Experiments are performed on an underlying example, and computational results are reported to support the efficacy of the proposed model.