nazmbarco

 حمل اثاثيه منزل اصفهان حمل اثاثيه منزل شاهين شهر

حمل اثاثيه منزل اصفهان حمل اثاثيه منزل شاهين شهر

30.10.1400

حمل اثاثيه منزل اصفهان حمل اثاثيه منزل خميني شهر

حمل اثاثيه منزل اصفهان

حمل اثاثيه منزل اصفهان

29.10.1400

در جدول 1 مشاهده مي كنيم كه به طور كلي زمان اجرا در سطوح قابل قبول براي شكاف بهينه 2.0٪ است. حتي براي نمونه‌هاي بسيار بزرگ با 10000 كالا (مقدار N) و تعداد زياد مراكز تثبيت و تثبيت‌زدايي بالقوه (مقدار M)، ميانگين زمان‌هاي اجرا عمدتاً بسيار كمتر از 30 دقيقه است و حتي حداكثر زمان‌هاي اجرا كم است. واضح است كه افزايش اندازه مسئله بر ميانگين زمان‌هاي حل تأثير مي‌گذارد، با اين حال، به نظر نمي‌رسد كه اين امر حتي زماني كه نمونه‌هاي بزرگ در نظر گرفته مي‌شود، چندان محدودكننده نباشد.براي مقاصد مقايسه، با استفاده از CPLEX براي حل MnP با اضافه كردن (23)، ما فقط توانستيم نمونه هاي (A, N, M) كلاس ها شامل (0، 3000، 20)، (0، 4000، 20) را حل كنيم. (50، 3000، 20)، و (50، 4000، 20) با ميانگين زمان حل به ترتيب 168، 154، 139 و 159 ثانيه و حداكثر زمان حل 293، 267، 266 و 475 ثانيه. براي بقيه كلاس ها، نياز به حافظه بالا، عمدتاً به دليل افزايش اندازه مدل، مشكل اصلي است. در رويكرد تجزيه Benders، اين مسئله بسيار كارآمد كاهش مي‌يابد زيرا اين مسئله به مشكلات اصلي و فرعي كوچك‌تر تجزيه مي‌شود و مهمتر از آن، ما تعداد زيادي متغير در DBSP را با استفاده از الگوريتم فاز دوم بدون تكيه بر CPLEX حل مي‌كنيم. براي تأكيد بر اهميت اين نكته اخير، ما همچنين يادآور مي‌شويم كه وقتي مي‌خواهيم DBSP را بدون كاهش حل كنيم، زمان اجرا بيش از حد مي‌شود و براي نمونه‌هاي بزرگ‌تر، حافظه دوباره به يك مشكل تبديل مي‌شود.اين مطالعه را مي‌توان براي تركيب توابع هزينه حمل‌ونقل كه منعكس‌كننده صرفه‌جويي در مسافت همراه با صرفه‌جويي در مقياس در پيوندهاي خطي است، گسترش داد. علاوه بر اين، مدل ما را مي‌توان براي گنجاندن ملاحظات مسيريابي وسيله نقليه در بخش‌هاي مبدأ به تثبيت و تثبيت‌زدايي به مقصد عمليات گسترش داد.

حمل اثاثيه منزل اصفهانVحمل اثاثيه منزل نجف آباد

حمل اثاثيه منزل اصفهان

حمل اثاثيه منزل اصفهان

با اين حال، انتظار اين بود كه حتي با وجود تلاش كامل اين همكاري، رشد متقابل و پتانسيل هماهنگي آن، به دليل زمان واكنش بسيار كوتاه، خط پاياني مرگبارها هميشه حدود 30 درصد باقي بماند. همه شركا از اين واقعيت آگاه بودند كه دو سؤال اصلي در مورد همكاري با پتانسيل نزديك‌تر كردن شاخص عملكرد كليدي در موارد مرگ به اين نتيجه و بحث در مورد چگونگي تقسيم سود بين شركا به روشي منصفانه تشكيل شده است. . اين قضاوت در مورد مسائل كليدي منجر به توسعه pool.tour، DSS ما شده است كه از برنامه ريزي مشاركتي و همچنين ارتباطات در اين محيط بسيار حساس به زمان پشتيباني مي كند.اجازه دهيد P مجموعه اي از شركا در شبكه باشد. هر شريك p∈P در يك دپوي خاص قرار دارد و مجموعه اي از وسايل نقليه Vp را اداره مي كند. هر خودرو v به يك كلاس خودرو اختصاص داده مي شود. فرض كنيد VC مجموعه اي از كلاس هاي خودرو و vcv كلاس خودروهاي خودرو vc باشد. همه وسايل نقليه در يك كلاس خودرو vc ∈VC داراي قابليت هاي فيزيكي و فني حمل و نقل مشترك هستند، به عنوان مثال ظرفيت Qvc، سرعت متوسط، نرخ هزينه براي مسافت و زمان و غيره. فرض بر اين است كه مجموعه كلاس‌هاي خودرو تا حدي با اين مفهوم مرتب شده‌اند كه يك وسيله نقليه از يك كلاس «بزرگ‌تر» هميشه مي‌تواند سفارش‌هايي را كه به كلاس خودروي «كوچك‌تر» نياز دارند، منتقل كند. هر شريك p∈P مجموعه اي از دستورات را به دست آورده است. در اينجا، هر سفارش o بر اساس موقعيت پيكاپ po، محل تحويل آن، capo مورد نياز ظرفيت و يك پنجره زماني [eo, lo] تعريف مي‌شود كه به ترتيب اولين زمان تحويل و آخرين زمان تحويل را مشخص مي‌كند. از ظرفيت مورد نياز، مي توان حداقل كلاس خودروي مورد نياز براي سفارش را vco تعيين كرد. براي هر كلاس خودرو vc ∈VC دو نرخ اعمال مي شود: pricevc قيمت حمل و نقل در هر كيلومتر براي مشتري و compCostvc نرخ هزينه داخلي به ازاي هر كيلومتر استفاده شده براي جبران خسارت. براي دو مكان x و y بگذاريد l(x,y) فاصله آنها را نشان دهد. سپس rev (p, o) كه شريك p از مشتري خود پس از ارائه سفارش o به دست مي آورد، به صورت زير محاسبه مي شود:بنابراين، براي تحويل گرفتن سفارش (قبل از حمل و نقل) فقط مسافت بيش از فيكس شارژ مي شود. توجه داشته باشيد كه هر وسيله نقليه مي تواند بيش از يك سفارش را در يك زمان حمل كند، تا زماني كه از ظرفيت كل فراتر نرود، و وظيفه سيستم هاي ديسپاچينگ همكاران است كه سفارشات را به تورها تركيب كنند.اجازه دهيد ابتدا حالت غيرهمكاري را فرض كنيم، يعني مورد خاص فقط يك شريك p. اين مشكل تركيب سفارش‌ها با تورها به‌عنوان مشكل مسيريابي وسيله نقليه تحويلي و تحويل با زمان ويندوز (PDVRPTW) ابداع شده است و در ادبيات تحقيقات عملياتي به خوبي مطالعه شده است. به عنوان يك نوع به اصطلاح غني از مسئله كلاسيك مسيريابي خودرو، NP-complete است و بنابراين تنها روش‌هاي اكتشافي براي حل نمونه‌هاي مسئله با اندازه عملي قابل استفاده هستند. الگوريتم هاي اكتشافي كارآمد توسط Ref ارائه شده است. [14] و رفر. [5]. اكنون، يك راه حل براي يك مشكل مسيريابي وسيله نقليه، كه به آن زمان‌بندي نيز مي‌گويند، شامل تقسيم‌بندي سفارش‌ها به دسته‌ها/تورهايي است كه به خودروها اختصاص داده مي‌شوند و سفارشات/مسيريابي سفارش‌ها

 حمل اثاثيه منزل اصفهان حمل اثاثيه منزل بين شهري

حمل اثاثيه منزل اصفهان

حمل اثاثيه منزل اصفهان

27.10.1400

ابتدا الگوريتم را با مقادير بهترين كران بالا (UB) و كران پايين (LB) و پارامترهاي الگوريتمي ε و Maxitr با مقادير خاص همانطور كه در خط 1 نشان داده شده است، مقداردهي اوليه مي كنيم. سپس، يك BMP اوليه را بدون هيچ برش Benders حل مي كنيم (BendersCutSet = ∅ ). سپس، حلقه تكرار اصلي (while) شروع مي شود كه در آن ابتدا DBSP را حل مي كنيم، UB را در صورت لزوم به روز مي كنيم، برش هاي Benders را با استفاده از راه حل آن ايجاد مي كنيم و BMP را براي مقادير جديد كران پايين و متغيرهاي عدد صحيح حل مي كنيم. پس از خاتمه، كران بالا و محلول مربوطه برگردانده مي شود. براي آزمايش كارايي از نظر زمان حل و كيفيت روش حل خود، ما مسائل توليد شده به طور تصادفي و همچنين داده هايي را كه داراي ويژگي هاي توزيع تقاضا هستند كه كاربردهاي واقعي را منعكس مي كنند، حل مي كنيم. تمام مطالعات محاسباتي روي دستگاهي با پردازنده مركزي پنتيوم كور 2 چهار 3.0 گيگاهرتزي با 8 گيگابايت رم انجام شد. الگوريتم‌ها با استفاده از C++ با استفاده از STL (كتابخانه الگوي استاندارد) و Concert Technology 2.0 با CPLEX 9.0 كه براي حل BMP و DBSP كاهش يافته استفاده مي‌كنيم، پياده‌سازي شدند.محموله هاي تلفيقي خط خطوط عمدتاً بين مناطق جغرافيايي بزرگ انجام مي شود. به عنوان مثال، محموله ها بين مناطق شرقي و غربي قاره ايالات متحده يا بين بخش هاي شمالي و جنوبي شرق (يا غرب يا مركزي) ايالات متحده. براي نشان دادن چنين جغرافياي زيربنايي در نمونه‌هاي مسئله‌اي كه به‌طور تصادفي توليد مي‌شوند، دو مربع يكسان به اندازه 50 ايجاد مي‌كنيم كه با فاصله ثابت A به صورت افقي از هم جدا شده‌اند. مربع سمت چپ فقط از گره هاي مبدا و مربع سمت راست فقط از گره هاي مقصد تشكيل شده است. ما تعداد مساوي 500 مختصات نقطه توزيع شده يكنواخت را در هر يك از مربع ها توليد مي كنيم كه مبدا فيزيكي بالقوه و گره هاي مقصد را نشان مي دهد. ما همچنين M گره هاي متمايز را از اين مجموعه نقاط در هر مربع انتخاب مي كنيم تا مكان هاي مركز بالقوه باشند و تمام فواصل را با استفاده از مختصات نقطه به طور تصادفي توليد شده و هنجار اقليدسي محاسبه مي كنيم. سپس، به طور تصادفي N جفت متمايز را از گره‌هاي مبدأ فيزيكي و مقصد بالقوه براي تعيين N كالا انتخاب مي‌كنيم. متذكر مي شويم كه اين روش روش توليد شبكه مشابه است

حمل اثاثيه منزل نقل و انتقالات شهري

حمل اثاثيه منزل

حمل اثاثيه منزل

26.10.1400

در نتيجه، هدف ما به حداقل رساندن هزينه طراحي كلي است كه شامل هزينه‌هاي حمل و نقل نوع LTL و TL و هزينه‌هاي مكان/انتخاب مركز است. از آنجايي كه محموله‌هاي مبدأ به مركز تثبيت و تحكيم‌زدايي از مركز به مقصد شامل بارهاي كوچك‌تري (كالاهاي جداگانه) است، منطقي است كه فرض كنيم اين محموله‌ها در حالت LTL (كمتر از بار كاميون) هستند كه معمولاً يك ارزش دلاري ثابت به ازاي هر وزن به ازاي هر مايل محموله در محاسبه هزينه هاي حمل و نقل استفاده مي شود. از سوي ديگر، از آنجايي كه انتقال خط (تجميع به عدم تحكيم) شامل محموله‌هاي كامل كاميون است، ما يك حالت حمل و نقل TL را براي اين جزء در نظر مي‌گيريم و هزينه‌هاي مربوطه را با استفاده از هزينه‌هاي حمل و نقل در هر مايل براي ارسال TL محاسبه مي‌كنيم. ما فرض مي‌كنيم كه كالاهايي با بارهاي زياد و/يا كالاهايي كه گره‌هاي مبدا و مقصد آنها در مجاورت نزديك هستند، مي‌توانند مستقيماً بدون تلاش براي ادغام ارسال شوند.تا آنجا كه ما مي دانيم، مشكلي كه در اين مطالعه مطرح مي كنيم در ادبيات قبلي مورد توجه قرار نگرفته است، با اين حال، مناطق مكان هاب (HL) و همچنين طراحي شبكه شارژ ثابت (FCND) ارتباط نزديكي با هم دارند. مشكلات HL مربوط به مكان يابي هاب ها و تخصيص گره هاي يك شبكه فيزيكي به اين هاب ها است تا هزينه كل مكان هاي هاب ثابت و حمل و نقل از طريق شبكه به حداقل برسد. صرفه جويي در مقياس براي نقل و انتقالات بين هاب، انگيزه اي را براي مكان يابي هاب ها فراهم مي كند. فرمول‌بندي‌هاي جايگزين و مطالعات الگوريتمي براي حالت ظرفيت‌دار (كه در آن هاب محدوديت ظرفيت براي جرياني دارد كه مي‌تواند تحمل كند) در [8،12، 18،20] و، براي مورد بدون ظرفيت، در [1،2،10] يافت مي‌شود. ، 11]. يك بررسي عالي از مشكلات HL را مي توان در [9] يافت.چندين تفاوت، كه بر تعميم‌هايي كه ما به آن اشاره مي‌كنيم نيز تأكيد مي‌كند، بين مشكلات HL و مطالعه ما را مي‌توان به شرح زير بيان كرد. اول، ما تصميمات مسيريابي مبتني بر كالا را در نظر مي گيريم، كه در مشكلات مكان يابي هاب صدق نمي كند. به طور خاص تر، ما علاقه منديم كه كالاها را به مراكز تجميع و تجميع تخصيص دهيم، برخلاف مشكلات HL كه در آن انتساب يك گره به يك هاب به طور ضمني تخصيص كالاهاي مقصد و مبدا از آن گره خاص به آن هاب را تعيين مي كند.

حمل اثاثيه منزل حمل كالا در اصفهان

حمل اثاثيه منزل

حمل اثاثيه منزل

25.10.1400

چالش دوم توسط رويكردهايي براي يافتن خودكار نوع مناسب اكتشافي (متا) و پارامترها، از جمله كاليبراسيون خودكار، براي يك مشكل تصميم گيري DELS داده شده است. حتي سوالاتي كه در نگاه اول ساده به نظر مي رسند، مانند پارامترهاي مناسب در يك قانون توزيع تركيبي، نيازمند ابزارهايي از يادگيري ماشين، آمار يا بهينه سازي هستند. شبكه‌هاي عصبي و درخت‌هاي تصميم‌گيري استقرايي در Mo¨nch و همكاران استفاده شده‌اند.[68] براي مقابله با اين مشكل، در حالي كه دباس و فاولر [69] از شبيه سازي و آزمايشات طراحي شده براي ايجاد يك مدل سطح پاسخ از سيستم پايه و فرآيند ويفر فاب استفاده مي كنند. سپس از تكنيك هاي بهينه سازي براي انتخاب وزنه هاي مناسب در قانون توزيع تركيبي استفاده مي شود. پيكارد و همكاران [95] از يك مدل شبيه سازي يك ويفر فاب براي ارزيابي عملكرد استفاده مي كند قوانين اعزام برنامه نويسي ژنتيكي براي يافتن قوانين ارسال جديد استفاده مي شود. با اين حال، به نظر مي‌رسد كه كاربرد گسترده شبيه‌سازي‌هاي آفلاين مورد نياز براي ارزيابي عملكرد، ايجاد يك متامدل، يا تعيين داده‌هاي آموزشي، مانع از پذيرش گسترده اين روش‌ها در كاربردهاي دنياي واقعي مي‌شود.هنوز نياز به طراحي الگوريتم هاي برنامه ريزي و كنترل سلسله مراتبي توزيع شده براي DELS وجود دارد (ر.ك. [16]). فقدان دانش در مورد نحوه پياده سازي چنين الگوريتم هايي از نقطه نظر فناوري نرم افزار وجود دارد. به نظر مي رسد كه عامل هاي نرم افزاري و سيستم هاي چند عاملي مربوطه مناسب باشند. با اين حال، براي ارزيابي نهايي اين پيشنهاد، به مثال‌ها و مطالعات موردي بيشتري نياز است.هنوز يافتن رويكردها و روش‌هاي خاص براي توصيف قابليت‌هاي رويكردهاي راه‌حل به منظور انتخاب روش‌هاي پشتيباني تصميم مناسب براي يك موقعيت معين، دشوار است. در گذشته اغلب از سيستم هاي مبتني بر دانش براي كمك به تصميم گيرنده با الگوريتم مناسب استفاده مي شد. به نظر مي رسد كه چنين پايه هاي روشي كه با استفاده از فناوري پايگاه داده توسعه يافته اند (ر.ك. [91]) تمايلي به موفقيت ندارند. با اين حال، زماني كه يك روش راه‌حل مناسب براي يك مشكل برنامه‌ريزي يا كنترلي انتخاب مي‌شود، به وضوح مطلوب است كه راهنمايي داشته باشيم.

حمل اثاثيه منزل حمل بار در اصفهان

حمل اثاثيه منزل

حمل اثاثيه منزل

با اين حال، ادغام مدل‌هاي شبيه‌سازي براي پردازش كار با مدل‌هاي شبيه‌سازي براي جابجايي خودكار مواد همچنان چالش برانگيز است. رويكردهايي در ادبيات وجود دارد كه به مدل‌سازي كل شبكه‌هاي زنجيره تأمين مي‌پردازد (در ميان ديگران، [20-23] را رجوع كنيد). پارادايم هاي مختلف شبيه سازي كه براي شبيه سازي كل زنجيره تامين مناسب هستند توسط كليجن [24] توضيح داده شده است. پارادايم هاي مورد بحث شامل شبيه سازي رويداد گسسته و ديناميك سيستم (SD) است. با اين حال، مطالعات توصيف شده در ادبيات معمولاً تنها يك عصاره، يعني اغلب بخش بسيار كوچكي از زنجيره تامين واقعي را در نظر مي گيرند. بنابراين، ساخت مدل‌هاي شبيه‌سازي شبكه تامين در سطوح مختلف انتزاع سطوح مختلف جزئيات از يك توصيف داده‌هاي رايج بسيار چالش برانگيز است. اين مرحله مدل‌سازي بايد شامل رفتار تصادفي و/يا وابسته به زمان براي چندين ذينفع باشد. توانايي ايجاد چنين مدل هايي براي دستيابي به يكپارچگي افقي ضروري است از مدل هاي فرعي مختلف ادغام در جريان مواد از تامين كننده اوليه تا مشتري نهايي، از جمله بازيافت حلقه بسته، مي تواند با انجام اين كار به دست آيد. يك رويكرد جالب براي تركيب SD و شبيه‌سازي رويداد گسسته براي مدل‌سازي زنجيره‌هاي تامين توسط Venkateswaran و همكاران ارائه شده است. اغلب از نقطه نظر محاسباتي نياز است كه با مدل هاي شبيه سازي تجميع شده يا كاهش يافته سروكار داشته باشيم. چنين مدل هايي اغلب براي پاسخ به سوالات استراتژيك بيشتر در نظر گرفته شده اند. آنها بايد از داده هاي عملياتي موجود استخراج شوند. قابليت كاهش مدل براي دستيابي به يكپارچگي عمودي مدل ها، يعني ادغام از سطح تصميم استراتژيك تا سطح عملياتي زمان واقعي، ضروري است.اهميت مدل سازي دقيق در زمينه شبيه سازي زنجيره تامين توسط جين و همكاران مورد بحث قرار گرفته است. [26]. يك رويكرد جالب براي يك نمايش فشرده از كل فاب ويفر با استفاده از زمان چرخه تجربي و توزيع‌هاي توان عملياتي توسط Duarte و همكاران ارائه شده است. [27]. با اين حال، گسترش اين رويكرد به شبكه‌هاي گره‌ها تاكنون در دسترس نيست. برخلاف وضعيت فاب هاي تك ويفر، مدل هاي مرجع براي كل شبكه هاي تامين در توليد نيمه هادي موجود نيست، اگرچه نياز آنها شناخته شده است.  1400.23.10

حمل اثاثيه منزل اسباب كشي منزل در اصفهان

حمل اثاثيه منزل

حمل اثاثيه منزل

با اين حال، در اين وضعيت، زيرسيستم هاي مختلف كه مطابقت دارند

spond به گره هاي مختلف شبكه معمولا توزيع مي شود.

بعداً از تجزيه حاصل از شبكه ها استفاده خواهيم كرد

شناسايي چالش ها

زيرا سيستم هاي كاربردي بخش هاي كاملاً خودكار هستند

سيستم اطلاعاتي را مي توان تطبيقي ​​در نظر گرفت

سيستم هاي. اگر برنامه ريزي و كنترل داشته باشد، يك سيستم تطبيقي ​​ناميده مي شود

دستورالعمل ها به طور خودكار توليد مي شوند، يعني بدون تغيير

تصميم گيرندگان انساني (براي بحث در مورد انطباق، به [14] مراجعه كنيد

سيستم‌ها در چارچوب سيستم‌هاي كنترل بازخورد). اين است

مهم است كه سيستم هاي تطبيقي ​​مدل هاي داخلي را حفظ كنند

سيستم و فرآيند پايه براي انطباق با محيط. چنين مدل هايي

براي استخراج مدل هاي تصميم گيري ضروري است. اين مدل ها معمولا

مدل هاي محاسباتي (ر.ك. [15]). هر سيستم كاربردي براي

برنامه ريزي يا كنترل از دو جزء تشكيل شده است. فعال وجود دارد

جزء كه براي استخراج دستورالعمل هاي برنامه ريزي يا كنترل استفاده مي شود،

و يك جزء منفعل وجود دارد كه زيربنا را نشان مي دهد

سيستم و فرآيند پايه

در مرحله بعد، به طور خلاصه در مورد چگونگي تعامل سيستم هاي مختلف بحث مي كنيم

در يك سيستم سلسله مراتبي توزيع شده به گفته Schneeweiss

[16]، تصميم گيري ارائه شده توسط يك برنامه ريزي و

سيستم كنترل را مي توان با استفاده از يك مدل تصميم رسمي كرد

Mt :¼ ðC; آ؛ آن Þ;

كه در آن C را به عنوان ساختار ترجيحي (معيار)، A را به عنوان تصميم نشان مي دهيم

فيلد (فضاي عمل)، آن را به عنوان وضعيت اطلاعات در زمان t، كه در آن

تصميم گرفته مي شود.

ساختار ترجيحي با تك يا چندتايي داده مي شود

اهداف نهاد تصميم گيرنده، در حالي كه تصميم

فيلد مجموعه اي از اقدامات امكان پذير را با توجه به

محدوديت هايي كه بايد برآورده شوند فيلد تصميم به طور ضمني توسط

مجموعه اي از محدوديت ها در نهايت، وضعيت اطلاعات يك تصميم

موجوديت سازنده توسط اطلاعات داخلي و داخلي خود ارائه مي شود

وضعيت خارجي [16]. علاوه بر اين، حاوي اطلاعاتي در مورد

وضعيت داخلي و خارجي ساير تصميم گيري ها

موجوديت ها و همچنين اطلاعاتي در مورد وضعيت اطلاعاتي ديگر

نهادهاي تصميم گيرنده، اگرچه اين اطلاعات ممكن است بيشتر باشد

جمع آوري شده و كمتر از اطلاعات مربوط به آن قابل اعتماد است

حمل اثاثيه منزل اسباب كشي منزل در اصفهان

حمل اثاثيه منزل

حمل اثاثيه منزل

به طور معمول، فرآيندهاي چندين منبع حمل و نقل بايد به طور همزمان به روز شوند، زيرا اگر وسيله نقليه انتخاب شده اوليه ديگر قادر به انجام يك يا چند درخواست به روشي سودآور نباشد، تخصيص مجدد درخواست ها ضروري است. درخواست‌هاي دريافتي متعاقباً با به‌روزرساني طرح حمل‌ونقل موجود با تغيير فرآيندها رسيدگي مي‌شوند. دو عضو كنسرسيوم (نمايندگان) در نظر گرفته شده آرزوهاي متفاوت و تا حدي با اهداف برنامه ريزي متناقض دارند. در حالي كه هدف عامل مديريت ناوگان در هر سناريو برنامه ريزي مجدد، به حداكثر رساندن سود خود با پايين نگه داشتن هزينه ها تا حد ممكن است. هر زمان كه برنامه ريزي مجدد انجام مي شود، عامل هماهنگ كننده براي دستيابي به كمترين درجه وقت شناسي وعده داده شده (pttarget) هدف قرار مي دهد. در تلاش براي به حداقل رساندن هزينه‌هاي عملياتي، عامل مديريت ناوگان را از سرمايه‌گذاري هزينه‌هاي اضافي براي افزايش نرخ وقت‌شناسي باز مي‌دارد، اگر اين نرخ به زير مقدار آستانه كاهش يابد، يعني اگر هزينه‌هاي LSP بسيار بالا باشد. به همين دليل، قرارداد بين هماهنگ كننده و عامل خدمات بايد شامل برخي اقدامات خاص باشد تا اطمينان حاصل شود كه تلاش عامل خدمات براي حداكثر كردن سود منجر به بي توجهي به الزامات هماهنگ كننده نمي شود.تلاش‌ها براي بهبود كيفيت فرآيندهايي كه به طور مشترك توسط شركاي كنسرسيوم به دست مي‌آيند، تحت عنوان هماهنگي [10] قرار مي‌گيرند. در اينجا، هماهنگي عامل هماهنگ‌كننده برتر و مدير ناوگان زيرمجموعه به منظور از بين بردن شكاف اطلاعاتي ناشي از عدم تقارن اطلاعاتي در بين اين دو عامل ضروري است [11]. در حالي كه مدير ناوگان اطلاعات دقيق در مورد فرآيندهاي حمل و نقل و منابع را حفظ مي كند، عامل هماهنگ كننده اطلاعات (جهاني) در مورد حجم كار سيستم، تقاضاي مورد انتظار يا وقت شناسي فعلي فرآيندهاي كنسرسيوم عرضه دارد. هماهنگي با تبادل اطلاعات بين دو عامل و استفاده از آن براي تنظيم فرآيندها با وضعيت فعلي سيستم به دست مي آيد. يك راه مستقيم براي حصول اطمينان از دستيابي به كمترين ميزان وقت شناسي مطلوب، وادار كردن عامل ارائه دهنده خدمات زير مجموعه است تا فقط فرآيندهايي را توليد كند كه كمترين نياز به وقت شناسي را برآورده مي كنند

 حمل اثاثيه منزل اصفهان كرمانشاه بسته بندي اثاثيه منزل در اصفهان

حمل اثاثيه منزل اصفهان كرمانشاه

حمل اثاثيه منزل اصفهان كرمانشاه

(هماهنگي brute-force). هر پيشنهاد فرآيندي كه كمترين شرط وقت‌شناسي را رعايت نمي‌كند و منجر به وقت‌شناسي كمتر شود، توسط هماهنگ‌كننده رد خواهد شد.به حداقل رساندن هزينه ها تنها به عنوان يك خواسته دوم مورد توجه قرار مي گيرد. اين يك الزام برنامه ريزي اجباري نيست. دستيابي به كمترين وقت شناسي، هدف برتر برنامه ريزي است. ما به اين پيكربندي به عنوان پيكربندي شرايط سخت (پيكربندي HARD) سناريوي كنسرسيوم تامين مورد بررسي اشاره مي‌كنيم.حداقل (حداقل) نرخ وقت شناسي بين هماهنگ كننده و مدير ناوگان توافق شده است. متوسط حجم كاري در حين تثبيت سطح خدمات مورد توافق در نظر گرفته شده است. افزايش قابل توجهي در تعداد سايت هاي مشتري هزينه هاي فرآيند را افزايش مي دهد و بنابراين سود شريك حمل و نقل را كاهش مي دهد. اين كاملاً ناعادلانه است كه هزينه هاي اضافي با هماهنگ كننده (و در نتيجه بين تمام شركاي كنسرسيوم تأمين) تقسيم نشود. بنابراين، اجراي دقيق كمترين وقت شناسي، شريك حمل و نقل را تبعيض مي كند و او را مجبور مي كند تا در اسرع وقت كنسرسيوم را ترك كند تا از آسيب هاي مالي جدي جلوگيري شود. به همين دليل، پيكربندي HARD نه واقعي است و نه قابل اجرا. ما از آن به عنوان پيكربندي مرجع براي ارائه نتايج قابل مقايسه براي آزمايش هاي شبيه سازي استفاده مي كنيم. اين نتايج مرجع تخمين هزينه هاي لازم براي اطمينان از دستيابي به هدف خدمات را امكان پذير مي كند. در يك طرح هماهنگي دقيق تر، هماهنگ كننده بايد مشوق هايي را براي هر يك از شركاي ارائه دهنده خدمات در كنسرسيوم تامين در صورتي كه شركا به جاي اينكه فقط به نفع خود عمل كنند، به معناي اهداف مشترك عمل كنند. براي هر شريك، انگيزه اصلي براي مشاركت در كنسرسيوم تامين، حفظ يا افزايش سود خود است. بالعكس، تلاش يك شريك براي به حداكثر رساندن سود خود، كنترل كننده كنسرسيوم تامين را قادر مي سازد تا بر رفتار اين شريك تأثير بگذارد و تنظيم كند. در اينجا، به مدير ناوگان وعده داده مي‌شود كه اگر مطابق با اهداف كنسرسيوم عرضه مشترك عمل كند، سود بيشتري خواهد داشت، اما اگر مدير ناوگان از اقدام به معناي هماهنگ‌كننده خودداري كند، سود آن كاهش مي‌يابد.