Stochastic programming and simulati

Stochastic programming and simulation are also employed to solve bioenergy supply chain problems with uncertainty. Osmani and Zhang [4] developed a two-stage stochastic MILP for strategic and tactical decision making in a multi-feedstock bioethanol supply chain. Kim et al. [5] propose an integer stochastic programming model for a biorefinery network structure for single and multiple design scenarios. Sodhi and Tang [6] introduce a two-stage sto- chastic model for supply chain management under uncertainty by applying a stochastic mixed integer non-linear programming to determine the production topology, plant sizing, product selection and allocation and vendor selection. Simulation methods are important tools to monitor the behavior of complex real world systems. They are also useful to analyze the impact of variations in system parameters. Sokhansanj et al. [7] developed a dynamic in- tegrated biomass supply analysis and logistics model to simulate the flow of biomass from field to biorefinery. Climatic and opera-

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สโทแคสติกการเขียนโปรแกรมและการจำลองเป็นลูกจ้างเพื่อแก้ปัญหาห่วงโซ่อุปทานพลังงานชีวมวล มีความไม่แน่นอน Osmani และเตียว [4] พัฒนา MILP สโทแคสติกการสองขั้นตอนสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และยุทธวิธีในห่วงโซ่อุปทาน bioethanol วัตถุดิบหลาย คิม et al. [5] เสนอแบบจำลองโปรแกรมแบบเฟ้นสุ่มจำนวนเต็มสำหรับโครงสร้างเครือข่าย biorefinery สำหรับออกแบบเดี่ยว และหลายสถานการณ์ Sodhi และถัง [6] แนะนำสองสโต - chastic รูปแบบการบริหารห่วงโซ่อุปทานภายใต้ความไม่แน่นอน โดยใช้เป็นเลขจำนวนเต็มแบบผสมแบบเฟ้นสุ่มไม่ใช่เชิงเส้นเขียนโปรแกรมเพื่อกำหนดโครงสร้างการผลิต โรงงานขนาด เลือกผลิตภัณฑ์ และเลือกผู้จัดจำหน่ายและการปันส่วน วิธีการจำลองเป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจสอบลักษณะการทำงานของระบบโลกซับซ้อน พวกเขาจะยังประโยชน์ในการวิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ระบบ Sokhansanj et al. [7] พัฒนาแบบไดนามิกใน-tegrated ชีวมวลจัดหาวิเคราะห์และโลจิสติกส์แบบเพื่อจำลอง flow ของชีวมวลจาก field เพื่อ biorefinery Climatic และโอเปร่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โปรแกรมสุ่มการจำลองและยังใช้พลังงานเพื่อแก้ปัญหาห่วงโซ่อุปทานปัญหาความไม่แน่นอน osmani และจาง [ 4 ] พัฒนายุทธศาสตร์และยุทธวิธีในการหาแบบเฟ้นสุ่มในการตัดสินใจหลายวัตถุดิบเอทานอลห่วงโซ่อุปทาน Kim et al .[ 5 ] เสนอจำนวนเต็มสุ่มการเขียนโปรแกรมแบบเป็นบีโอเรจึง Machi โครงสร้างเครือข่ายสำหรับเดียวและหลายสถานการณ์ที่ออกแบบ sodhi และถัง [ 6 ] แนะนำสองรูปแบบ chastic STO สำหรับการจัดการโซ่อุปทานภายใต้ความไม่แน่นอนโดยการผสมแบบสุ่มจำนวนเต็มการเขียนโปรแกรมเพื่อตรวจสอบโครงสร้าง การผลิต โรงงานขนาดการเลือกผลิตภัณฑ์และการจัดสรรและคัดเลือกผู้ขาย วิธีการจำลองเป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจสอบพฤติกรรมของระบบโลกจริงที่ซับซ้อน พวกเขายังมีประโยชน์เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ของระบบ sokhansanj et al . [ 7 ] การพัฒนาแบบไดนามิกใน - tegrated การวิเคราะห์อุปทานชีวมวลและโลจิสติกส์แบบจําลองโอ๊ยflชีวมวลจากการถ่ายทอดจึงละมั่งบีโอเร Machi .ภูมิอากาศและโอเปร่า -