Multi-objective optimization for a facility allocation problem under uncertainty

Abstract

관세 및 수요변동 등 기업이 직면할 수 있는 광범위한 불확실성은 장기적 전략 수립을 어렵게 한다. 이러한 유형의 불확실성은 주로 수자원 계획과 같은 분야에서 다양한 접근방식을 사용하여 수많은 연구에서 평가되으며, 본 연구에서는 전략적 할당문제에 불확실성 요소를 고려하였다. 본 논문에서, 이러한 불확실성을 고려하여 기업의 공장 규모 및 운용기간등을 결정하는 설비 할당 결정문제(Facility allocation problem)을 제안한다. 또한 전략적 문제에 대한 불확실성 접근법의 유효성을 확인하고, NSGA ii를 사용하여, 사례 연구에 대한 Pareto front solution 찾았으며, 여러가지 새로운 시각과 통찰력을 제공한다.

Today's companies are forced to deal with uncertainty daily, especially deep uncertainty. Unfortunately, this complicates long-term strategic planning. Deep uncertainty has been assessed in numerous studies using different approaches, mostly in fields such as water resource planning. However, it has never been applied to strategic facility allocation problems. The purpose of this paper is to investigate deep uncertainty and its applicability in a newly presented facility allocation problem, using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) to find the Pareto front solutions. A study case is presented to give insights and new perspectives in the light of our findings.